論文の概要: Annotating Satellite Images of Forests with Keywords from a Specialized Corpus in the Context of Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13586v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 23:00:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.669994
• Title: Annotating Satellite Images of Forests with Keywords from a Specialized Corpus in the Context of Change Detection
• Title（参考訳）: 変化検出の文脈における特化コーパスからのキーワードによる森林の衛星画像の注釈
• Authors: Nathalie Neptune, Josiane Mothe,
• Abstract要約: 本研究では,地球観測衛星の画像ペアを用いてアマゾンの森林破壊を検知する手法を提案する。 本手法は, 深層学習技術を利用して, 異なる日付で同一領域の画像を比較し, 森林被覆の変化を同定する。 また,検出した変更を関連キーワードで自動的に注釈付けする視覚意味モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5782420501870296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Amazon rain forest is a vital ecosystem that plays a crucial role in regulating the Earth's climate and providing habitat for countless species. Deforestation in the Amazon is a major concern as it has a significant impact on global carbon emissions and biodiversity. In this paper, we present a method for detecting deforestation in the Amazon using image pairs from Earth observation satellites. Our method leverages deep learning techniques to compare the images of the same area at different dates and identify changes in the forest cover. We also propose a visual semantic model that automatically annotates the detected changes with relevant keywords. The candidate annotation for images are extracted from scientific documents related to the Amazon region. We evaluate our approach on a dataset of Amazon image pairs and demonstrate its effectiveness in detecting deforestation and generating relevant annotations. Our method provides a useful tool for monitoring and studying the impact of deforestation in the Amazon. While we focus on environment applications of our work by using images of deforestation in the Amazon rain forest to demonstrate the effectiveness of our proposed approach, it is generic enough to be applied to other domains.
• Abstract（参考訳）: アマゾンの熱帯雨林は、地球の気候を規制し、無数の種に生息地を提供する上で重要な役割を担っている。 アマゾンの森林破壊は、地球規模の二酸化炭素排出量と生物多様性に大きな影響を及ぼすため、大きな懸念事項である。 本論文では,地球観測衛星の画像ペアを用いてアマゾンの森林破壊を検知する手法を提案する。 本手法は, 深層学習技術を利用して, 異なる日付で同一領域の画像を比較し, 森林被覆の変化を同定する。 また,検出した変更を関連キーワードで自動的に注釈付けする視覚意味モデルを提案する。 画像の候補アノテーションは、アマゾン地域に関連する科学的文書から抽出される。 我々は,アマゾンイメージペアのデータセットに対するアプローチを評価し,森林破壊の検出と関連するアノテーションの生成の有効性を実証した。 本手法は,アマゾンにおける森林破壊の影響をモニタリングし,研究するための有用なツールである。 本研究は,アマゾン熱帯雨林における森林伐採のイメージを用いた環境応用に焦点を当て,提案手法の有効性を実証するものであるが,他の領域に適用できるほど一般的である。

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