論文の概要: HydroVision: Predicting Optically Active Parameters in Surface Water Using Computer Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01882v2
- Date: Wed, 03 Sep 2025 13:00:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.877575
- Title: HydroVision: Predicting Optically Active Parameters in Surface Water Using Computer Vision
- Title（参考訳）: ハイドロビジョン:コンピュータビジョンによる表層水中の光学活性パラメータの予測
- Authors: Shubham Laxmikant Deshmukh, Matthew Wilchek, Feras A. Batarseh,
- Abstract要約: この研究は、光学活性な水質パラメータを推定する深層学習に基づくシーン分類フレームワークを導入する。
このモデルは、アメリカ地質調査所から収集された50万枚以上の季節変動画像に基づいて訓練されている。
DenseNet121は、CDOMの予測におけるR2スコア0.89という高いバリデーション性能を達成し、現実世界の水質モニタリングに対するフレームワークの約束を実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4893896929103368
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ongoing advancements in computer vision, particularly in pattern recognition and scene classification, have enabled new applications in environmental monitoring. Deep learning now offers non-contact methods for assessing water quality and detecting contamination, both critical for disaster response and public health protection. This work introduces HydroVision, a deep learning-based scene classification framework that estimates optically active water quality parameters including Chlorophyll-Alpha, Chlorophylls, Colored Dissolved Organic Matter (CDOM), Phycocyanins, Suspended Sediments, and Turbidity from standard Red-Green-Blue (RGB) images of surface water. HydroVision supports early detection of contamination trends and strengthens monitoring by regulatory agencies during external environmental stressors, industrial activities, and force majeure events. The model is trained on more than 500,000 seasonally varied images collected from the United States Geological Survey Hydrologic Imagery Visualization and Information System between 2022 and 2024. This approach leverages widely available RGB imagery as a scalable, cost-effective alternative to traditional multispectral and hyperspectral remote sensing. Four state-of-the-art convolutional neural networks (VGG-16, ResNet50, MobileNetV2, DenseNet121) and a Vision Transformer are evaluated through transfer learning to identify the best-performing architecture. DenseNet121 achieves the highest validation performance, with an R2 score of 0.89 in predicting CDOM, demonstrating the framework's promise for real-world water quality monitoring across diverse conditions. While the current model is optimized for well-lit imagery, future work will focus on improving robustness under low-light and obstructed scenarios to expand its operational utility.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの進歩、特にパターン認識とシーン分類は、環境モニタリングの新たな応用を可能にしている。
ディープラーニングは現在、水質の評価と汚染の検知のための非接触的手法を提供しており、災害対応と公衆衛生保護の両方に欠かせない。
深層学習に基づくシーン分類フレームワークであるHydroVisionを導入し、クロロフィルアルファ、クロロフィル、着色溶存有機物(CDOM)、フィコシアニン、懸濁堆積物、および水面水の標準的な赤緑色(RGB)画像から光学活性な水質パラメータを推定する。
ハイドロビジョンは汚染傾向の早期発見を支援し、外部環境ストレス、産業活動、強制マジュールイベントにおける規制機関による監視を強化する。
このモデルは2022年から2024年にかけて、米国地質調査水文画像可視化・情報システムから収集された50万以上の季節変動画像に基づいて訓練されている。
このアプローチは、従来のマルチスペクトルおよびハイパースペクトルリモートセンシングに代わる、スケーラブルで費用対効果の高いRGB画像を活用する。
4つの最先端畳み込みニューラルネットワーク(VGG-16、ResNet50、MobileNetV2、DenseNet121)とVision Transformerを転送学習により評価し、最も優れたアーキテクチャを同定する。
DenseNet121は、CDOMの予測におけるR2スコア0.89という高い検証性能を達成し、さまざまな条件における実世界の水質モニタリングに対するフレームワークの約束を実証している。
現在のモデルは、精巧なイメージに最適化されているが、今後の作業は、低照度で障害のあるシナリオ下での堅牢性の改善に重点を置いて、運用ユーティリティを拡大する予定である。
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