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3D land cover mapping from satellite imagery by weakly supervised learning

通过弱监督学习根据卫星图像绘制 3D 土地覆盖图

基本信息

批准号：
22H03609
负责人：
横矢直人
金额：
$ 10.98万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本年度は，人によるアノテーションなしで入手可能な低コストの教示データを手掛かりに，土地被覆と標高に関する情報を抽出する基盤技術の開発に取り組み，以下３つの項目を実現した．１）土地被覆地図超解像：低解像度で不正確な土地被覆地図を教示データとして，高解像度リモートセンシング画像から高解像度土地被覆地図を推定する土地被覆地図超解像に取り組んだ．低解像度ラベルのなかで不正確なラベルを学習から除外する弱教師付き学習と，ラベル無し画像から得られる擬似ラベルを利用する半教師付き学習を統合した土地被覆分類アルゴリズムを開発した．土地被覆地図超解像のためのベンチマークデータを用いた評価により，提案手法の有効性を確認した．２）地上撮影画像を用いた単眼衛星画像からの標高推定の高精度化：単眼衛星画像と空間的に疎な地点で撮影された地上撮影画像から，数値標高モデルを推定する機械学習モデルのプロトタイプを開発した．予備実験により，地上画像から得られる奥行き情報を活かすことで，単眼衛星画像から得られる数値標高モデルの推定精度の向上を確認した．３）異種画像を用いた土地被覆変化検出：光学センサやSARから得られる異種リモートセンシング画像を用いた土地被覆変化検出に取り組んだ．特に，グラフ表現学習や周波数解析を応用することで，教示データを用いることなく2時期の異種画像から土地被覆の変化検出を実現するアルゴリズムを開発した．土地被覆変化検出のためのベンチマークデータを用いた評価において，最先端の性能を記録した．

This year, the following three items were realized: 1) Land cover ground ultrasound imaging: Low resolution incorrect land cover ground teaching and high resolution land cover ground teaching and high resolution land cover ground teaching. Low resolution images are not correct except for learning, which is a weak teacher's contribution to learning, which is not correct except for learning, which is a poor teacher's contribution to learning, which is a poor teacher's contribution to learning, which is a poor teacher's contribution to learning, which is a poor teacher's contribution to learning. 2) High-precision estimation of elevation of aerial photography images using single-eye satellite images: mechanical learning of elevation estimation of aerial photography images using single-eye satellite images and spatial single-eye satellite images 3) Heterogeneous images are used in land cover transformation. Optical images are used in land cover transformation. In particular, the performance of learning and frequency analysis of the use of teaching, teaching, Land cover changes, changes.