論文の概要: Do Superpixel Segmentation Methods Influence Deforestation Image Classification?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04645v1
• Date: Mon, 06 Oct 2025 09:46:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.789952
• Title: Do Superpixel Segmentation Methods Influence Deforestation Image Classification?
• Title（参考訳）: スーパーピクセル分割法は森林画像の分類に影響を及ぼすか?
• Authors: Hugo Resende, Fabio A. Faria, Eduardo B. Neto, Isabela Borlido, Victor Sundermann, Silvio Jamil F. Guimarães, Álvaro L. Fazenda,
• Abstract要約: ForestEyesプロジェクトは、市民科学と機械学習を組み合わせて熱帯林の森林破壊を検出する。 伝統的に、分割法としてSimple Linear Iterative Clustering (SLIC)アルゴリズムが採用されている。 近年の研究では、他のスーパーピクセルベースの手法がリモートセンシング画像セグメンテーションにおいてSLICより優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47744506020270405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Image segmentation is a crucial step in various visual applications, including environmental monitoring through remote sensing. In the context of the ForestEyes project, which combines citizen science and machine learning to detect deforestation in tropical forests, image segments are used for labeling by volunteers and subsequent model training. Traditionally, the Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) algorithm is adopted as the segmentation method. However, recent studies have indicated that other superpixel-based methods outperform SLIC in remote sensing image segmentation, and might suggest that they are more suitable for the task of detecting deforested areas. In this sense, this study investigated the impact of the four best segmentation methods, together with SLIC, on the training of classifiers for the target application. Initially, the results showed little variation in performance among segmentation methods, even when selecting the top five classifiers using the PyCaret AutoML library. However, by applying a classifier fusion approach (ensemble of classifiers), noticeable improvements in balanced accuracy were observed, highlighting the importance of both the choice of segmentation method and the combination of machine learning-based models for deforestation detection tasks.
• Abstract（参考訳）: 画像セグメンテーションは、リモートセンシングによる環境モニタリングを含む様々な視覚的応用において重要なステップである。 熱帯林の森林破壊を検出するために市民科学と機械学習を組み合わせたフォレストアイズ計画の文脈において、画像セグメントはボランティアによるラベル付けとその後のモデルトレーニングに使用される。 伝統的に、分割法としてSimple Linear Iterative Clustering (SLIC)アルゴリズムが採用されている。 しかし、最近の研究では、他のスーパーピクセルベースの手法がリモートセンシング画像セグメンテーションにおいてSLICより優れていることが示されており、これらの手法が森林伐採地の検出に適していることが示唆されている。 そこで本研究では,SLICとともに4つの最良セグメンテーション手法が,対象アプリケーションに対する分類器の訓練に与える影響について検討した。 最初は、PyCaret AutoMLライブラリを使用して上位5つの分類子を選択する場合でも、セグメンテーションメソッドのパフォーマンスにはほとんど変化がなかった。 しかし,分類器融合手法(分類器のアンサンブル)の適用により,分割法の選択と森林破壊検出タスクのための機械学習モデルの組み合わせの重要性が強調され,バランスの取れた精度が顕著に向上した。

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