論文の概要: FlowEO: Generative Unsupervised Domain Adaptation for Earth Observation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05140v1
- Date: Mon, 01 Dec 2025 10:29:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.752157
- Title: FlowEO: Generative Unsupervised Domain Adaptation for Earth Observation
- Title（参考訳）: FlowEO:地球観測のための生成的非教師なし領域適応
- Authors: Georges Le Bellier, Nicolas Audebert,
- Abstract要約: FlowEOは、地球観測における画像空間UDAの生成モデルを活用する新しいフレームワークである。
我々は,SARから光翻訳への適応シナリオと自然災害による時間的・意味的な変化をカバーした4つのデータセットを対象とした実験を行った。
以上の結果から,FlowEOは領域適応のための既存の画像翻訳手法より優れており,より優れた知覚的画像品質を実現していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.162386935076237
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The increasing availability of Earth observation data offers unprecedented opportunities for large-scale environmental monitoring and analysis. However, these datasets are inherently heterogeneous, stemming from diverse sensors, geographical regions, acquisition times, and atmospheric conditions. Distribution shifts between training and deployment domains severely limit the generalization of pretrained remote sensing models, making unsupervised domain adaptation (UDA) crucial for real-world applications. We introduce FlowEO, a novel framework that leverages generative models for image-space UDA in Earth observation. We leverage flow matching to learn a semantically preserving mapping that transports from the source to the target image distribution. This allows us to tackle challenging domain adaptation configurations for classification and semantic segmentation of Earth observation images. We conduct extensive experiments across four datasets covering adaptation scenarios such as SAR to optical translation and temporal and semantic shifts caused by natural disasters. Experimental results demonstrate that FlowEO outperforms existing image translation approaches for domain adaptation while achieving on-par or better perceptual image quality, highlighting the potential of flow-matching-based UDA for remote sensing.
- Abstract（参考訳）: 地球観測データの増加は、大規模な環境モニタリングと分析に前例のない機会を提供する。
しかし、これらのデータセットは本質的に異質であり、多様なセンサー、地理的領域、取得時間、大気条件から派生している。
トレーニングドメインとデプロイメントドメイン間の分散シフトは、事前訓練されたリモートセンシングモデルの一般化を著しく制限し、非教師なしドメイン適応(UDA)が現実世界のアプリケーションにとって不可欠である。
本研究では,地球観測における画像空間UDAの生成モデルを活用する新しいフレームワークであるFlowEOを紹介する。
フローマッチングを利用して、ソースからターゲットの画像分布へ転送するセマンティック保存マッピングを学習する。
これにより、地球観測画像の分類とセマンティックセグメンテーションのための挑戦的な領域適応構成に取り組むことができる。
我々は,SARから光翻訳,自然災害による時間的・意味的変化といった適応シナリオをカバーする4つのデータセットにわたる広範囲な実験を行った。
実験の結果,FlowEOは領域適応のための既存の画像翻訳手法より優れており,画像の質も向上し,遠隔センシングのためのフローマッチングベースUDAの可能性を強調している。
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