論文の概要: Identification of Deforestation Areas in the Amazon Rainforest Using Change Detection Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08075v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 22:18:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.739296
• Title: Identification of Deforestation Areas in the Amazon Rainforest Using Change Detection Models
• Title（参考訳）: 変化検出モデルを用いたアマゾン熱帯雨林の森林破壊領域の同定
• Authors: Christian Massao Konishi, Helio Pedrini,
• Abstract要約: ブラジルの法律Amazon(PRODES)における森林破壊の衛星監視プロジェクトは、国立宇宙研究研究所(INPE)のプロジェクトである。 近年,この作業を支援するため,PRODESデータを用いた機械学習モデルが開発されている。 完全畳み込みモデルや自己認識機構を組み込んだネットワークを含む,統合データセットにおけるさまざまな変化検出モデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The preservation of the Amazon Rainforest is one of the global priorities in combating climate change, protecting biodiversity, and safeguarding indigenous cultures. The Satellite-based Monitoring Project of Deforestation in the Brazilian Legal Amazon (PRODES), a project of the National Institute for Space Research (INPE), stands out as a fundamental initiative in this effort, annually monitoring deforested areas not only in the Amazon but also in other Brazilian biomes. Recently, machine learning models have been developed using PRODES data to support this effort through the comparative analysis of multitemporal satellite images, treating deforestation detection as a change detection problem. However, existing approaches present significant limitations: models evaluated in the literature still show unsatisfactory effectiveness, many do not incorporate modern architectures, such as those based on self-attention mechanisms, and there is a lack of methodological standardization that allows direct comparisons between different studies. In this work, we address these gaps by evaluating various change detection models in a unified dataset, including fully convolutional models and networks incorporating self-attention mechanisms based on Transformers. We investigate the impact of different pre- and post-processing techniques, such as filtering deforested areas predicted by the models based on the size of connected components, texture replacement, and image enhancements; we demonstrate that such approaches can significantly improve individual model effectiveness. Additionally, we test different strategies for combining the evaluated models to achieve results superior to those obtained individually, reaching an F1-score of 80.41%, a value comparable to other recent works in the literature.
• Abstract（参考訳）: アマゾン熱帯雨林の保全は、気候変動との戦い、生物多様性の保護、先住民文化の保護における世界的な優先事項の1つである。 ブラジル国立宇宙研究研究所(INPE)のプロジェクトであるブラジル法定アマゾンにおける森林破壊監視プロジェクト(PRODES)は、アマゾンだけでなく、他のブラジルのバイオマスでも毎年森林破壊を監視している。 近年,多時期衛星画像の比較分析により,森林破壊検出を変化検出問題として扱うことによって,この取り組みを支援する機械学習モデルが開発されている。 しかし、既存のアプローチには重大な制限がある: 文献で評価されたモデルは未だに満足できない効果を示しており、多くの人は自己認識機構に基づくような近代的なアーキテクチャを取り入れておらず、異なる研究間で直接比較できる方法論的な標準化が欠如している。 本研究では、トランスフォーマーに基づく自己認識機構を組み込んだ完全畳み込みモデルやネットワークを含む、統合データセットにおける様々な変化検出モデルの評価により、これらのギャップに対処する。 我々は,接続部品のサイズ,テクスチャ置換,画像の強化に基づいて,モデルが予測する森林破壊領域をフィルタリングするなど,前処理と後処理の異なる手法の影響について検討し,そのような手法が個々のモデルの有効性を著しく向上させることができることを示した。 さらに、評価されたモデルを組み合わせて個々のモデルよりも優れた結果を得るための異なる戦略を検証し、文献における他の他の研究に匹敵する値である80.41%のF1スコアに達した。

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