論文の概要: Exploring Interpretability in Deep Learning-Based Forest Classification - Separating Similar Forest Classes using Sentinel-2 Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.19270v1
• Date: Tue, 13 Oct 2026 22:44:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-16 12:10:45.438676
• Title: Exploring Interpretability in Deep Learning-Based Forest Classification - Separating Similar Forest Classes using Sentinel-2 Time Series
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく森林分類における解釈可能性の探索 -センチネル-2時系列を用いた類似林分類の分離-
• Abstract要約: 木種分類におけるリカレントニューラルネットワーク(RNN)の可能性について,Sentinel-2時系列から検討した。 本研究では,クラス識別の基礎となるスペクトル時間特性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ecological insurance theory posits that diverse forests are more resilient and better able to adapt to changing environmental conditions. Increasing drought and heat stress in Central Europe promotes mixed forests for maintaining ecosystem services. However, a diverse species distribution complicates remote sensing-based species mapping, as distinguishing pure from mixed species compositions at the pixel level remains challenging. We evaluated the potential of recurrent neural networks (RNNs) for tree-species classification from Sentinel-2 time series and investigated the spectral-temporal features underlying class discrimination, with particular emphasis on separating pure from mixed Norway spruce pixels. We compared RNN classification models with Random Forest (RF) and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and used Integrated Gradients (IG) to quantify feature attributions across spectral bands and time. The best-performing RNN achieved a Macro-F1 score of 0.851 on the test data, outperforming XGBoost by 0.012 and Random Forest by 0.103. Beyond classification performance, the attribution analysis revealed distinct spectral-temporal patterns associated with the separation of pure and mixed Norway spruce pixels. Attribution values increased particularly after approximately day of year (DOY) 125, while B11 showed the strongest contribution during periods of increasing spectral divergence between the two classes. These findings show that recurrent models can provide competitive classification performance while also revealing the phenological periods and spectral regions that are most relevant for distinguishing closely related forest compositions. Combining time-series classification with explainability therefore provides additional insight into the spectral-temporal mechanisms underlying tree-species discrimination and may support more detailed mapping of mixed forest structures.
• Abstract（参考訳）: 環境保険理論は、多様な森林はより弾力性があり、環境条件の変化に適応できると仮定している。 中央ヨーロッパにおける干ばつや熱ストレスの増加は、生態系の維持のために混ざった森林を促進している。 しかし、多様な種分布はリモートセンシングに基づく種マッピングを複雑にし、ピクセルレベルでの混合種組成と純粋に区別することは依然として困難である。 木種分類におけるリカレントニューラルネットワーク(RNN)の有用性をSentinel-2時系列から評価し,クラス識別の基礎となるスペクトル時間的特徴について検討した。 我々はRNN分類モデルとRandom Forest (RF) とExtreme Gradient Boosting (XGBoost)を比較し,スペクトル帯と時間帯における特徴属性の定量化にIntegrated Gradients (IG) を用いた。 最高成績のRNNはテストデータでマクロF1スコア0.851を獲得し、XGBoostを0.012、ランダムフォレストを0.103で上回った。 分類性能の他に, 純および混合したノルウェーのスプルース画素の分離に伴うスペクトル時間パターンが明らかにされた。 約1日後(DOY)125時間後に属性値が上昇したのに対し,B11はスペクトル偏差が増大する期間に最も寄与した。 以上の結果から,再帰モデルにより,近縁な森林組成の識別に最も関係のある表現的期間とスペクトル領域を明らかにしつつ,競合的な分類性能が得られることが示唆された。 したがって、時系列分類と説明可能性を組み合わせることで、樹木種分化の根底にあるスペクトル時間機構に関するさらなる洞察が得られ、混合林構造のより詳細なマッピングを支援することができる。

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