論文の概要: Reducing the labeling burden in time-series mapping using Common Ground: a semi-automated approach to tracking changes in land cover and species over time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.04373v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 09:49:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-05 19:45:11.46423
• Title: Reducing the labeling burden in time-series mapping using Common Ground: a semi-automated approach to tracking changes in land cover and species over time
• Title（参考訳）: コモングラウンドを用いた時系列地図作成におけるラベル付け負担軽減--土地被覆や種の変化を時間とともに追跡するための半自動的アプローチ
• Authors: Geethen Singh, Jasper A Slingsby, Tamara B Robinson, Glenn Moncrieff,
• Abstract要約: 我々は、時間ステップt0のみから参照データにアクセス可能なモデルが、t0と将来の時間ステップt1の両方で競合的に実行可能であることを示す。 この結果は、初期時間ステップ t0 を超えて参照ラベルを手動で更新する必要なく、効果的な時間的一般化を実現することができることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Reliable classification of Earth Observation data depends on consistent, up-to-date reference labels. However, collecting new labelled data at each time step remains expensive and logistically difficult, especially in dynamic or remote ecological systems. As a response to this challenge, we demonstrate that a model with access to reference data solely from time step t0 can perform competitively on both t0 and a future time step t1, outperforming models trained separately on time-specific reference data (the gold standard). This finding suggests that effective temporal generalization can be achieved without requiring manual updates to reference labels beyond the initial time step t0. Drawing on concepts from change detection and semi-supervised learning (SSL), the most performant approach, "Common Ground", uses a semi-supervised framework that leverages temporally stable regions-areas with little to no change in spectral or semantic characteristics between time steps-as a source of implicit supervision for dynamic regions. We evaluate this strategy across multiple classifiers, sensors (Landsat-8, Sentinel-2 satellite multispectral and airborne imaging spectroscopy), and ecological use cases. For invasive tree species mapping, we observed a 21-40% improvement in classification accuracy using Common Ground compared to naive temporal transfer, where models trained at a single time step are directly applied to a future time step. We also observe a 10 -16% higher accuracy for the introduced approach compared to a gold-standard approach. In contrast, when broad land cover categories were mapped across Europe, we observed a more modest 2% increase in accuracy compared to both the naive and gold-standard approaches. These results underscore the effectiveness of combining stable reference screening with SSL for scalable and label-efficient multi-temporal remote sensing classification.
• Abstract（参考訳）: 地球観測データの信頼性の高い分類は、一貫性のある最新の基準ラベルに依存する。 しかし、新しいラベル付きデータを各ステップで収集することは、特に動的または遠隔の生態システムにおいて、高価で論理的に困難なままである。 この課題に対して、時間固有の参照データ(金標準)に基づいて個別にトレーニングされたモデルよりも優れた、時間ステップt0と将来の時間ステップt1の両方で、基準データへのアクセスが可能なモデルが競争力を発揮することを示す。 この結果は、初期時間ステップ t0 を超えて参照ラベルを手動で更新する必要なく、効果的な時間的一般化を実現することができることを示唆している。 変化検出と半教師付き学習(SSL)の概念に基づいて、最も高性能なアプローチである"Common Ground"は、時間ステップ間のスペクトルや意味的特性をほとんど変更せずに、時間的に安定な領域を活用できる半教師付きフレームワークを使用する。 我々は,複数の分類器,センサ(Landsat-8,Sentinel-2衛星マルチスペクトル・空中イメージング分光)および生態学的利用例を対象に,この戦略を評価した。 外来樹種マッピングでは,1段階の訓練を1段階のモデルで行う場合と比較して,コモングラウンドを用いた分類精度が21～40%向上した。 また,金標準法に比べて10 -16%高い精度で導入した手法を観測した。 対照的に、広い土地被覆カテゴリーがヨーロッパ全体でマッピングされた場合、本手法と金標準方式の双方と比較して、精度はわずか2%向上した。 これらの結果は、SSLと安定した参照スクリーニングを組み合わせることで、スケーラブルでラベル効率のよいマルチ時間リモートセンシング分類の有効性を裏付けるものである。

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