With the rise in high resolution remote sensing technologies there has been an explosion in the amount of data available for forest monitoring, and an accompanying growth in artificial intelligence applications to automatically derive forest properties of interest from these datasets. Many studies use their own data at small spatio-temporal scales, and demonstrate an application of an existing or adapted data science method for a particular task. This approach often involves intensive and time-consuming data collection and processing, but generates results restricted to specific ecosystems and sensor types. There is a lack of widespread acknowledgement of how the types and structures of data used affects performance and accuracy of analysis algorithms. To accelerate progress in the field more efficiently, benchmarking datasets upon which methods can be tested and compared are sorely needed. Here, we discuss how lack of standardisation impacts confidence in estimation of key forest properties, and how considerations of data collection need to be accounted for in assessing method performance. We present pragmatic requirements and considerations for the creation of rigorous, useful benchmarking datasets for forest monitoring applications, and discuss how tools from modern data science can improve use of existing data. We list a set of example large-scale datasets that could contribute to benchmarking, and present a vision for how community-driven, representative benchmarking initiatives could benefit the field.
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深度学习模式和地球观察的协同组合承诺支持可持续发展目标(SDGS)。新的发展和夸张的申请已经在改变人类将面临生活星球挑战的方式。本文审查了当前对地球观测数据的最深入学习方法,以及其在地球观测中深度学习的快速发展受到影响和实现最严重的SDG的应用。我们系统地审查案例研究至1)实现零饥饿,2)可持续城市,3)提供保管安全,4)减轻和适应气候变化,5)保留生物多样性。关注重要的社会,经济和环境影响。提前令人兴奋的时期即将到来,算法和地球数据可以帮助我们努力解决气候危机并支持更可持续发展的地方。
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近年来,新发现的矿物沉积物数量和不同矿物质需求的增加有LED探索地质学家,寻找在矿物勘探的每个阶段加工不同数据类型的更有效和创新的方法。作为主要步骤,诸如岩性单元,改变类型,结构和指示剂矿物的各种特征被映射以辅助靶向矿床的决策。不同类型的遥感数据集如卫星和空气传播数据,使得可以克服与映射地质特征相关的常见问题。从不同平台获得的遥感数据量的快速增加鼓励科学家培养先进,创新和强大的数据处理方法。机器学习方法可以帮助处理广泛的遥感数据集,并确定诸如反射连续体和感兴趣的特征的组件之间的关系。这些方法在处理频谱和地面真理测量中是稳健的,用于噪声和不确定性。近年来,通过补充与遥感数据集的地质调查进行了许多研究,现在在地球科学研究中突出。本文对一些流行的和最近建立的机器学习方法的实施和适应提供了全面的审查,用于处理不同类型的遥感数据,并调查其用于检测各种矿床类型的应用。我们展示了组合遥感数据和机器学习方法的高能力,以映射对于提供潜在地图至关重要的不同地质特征。此外,我们发现高级方法的范围来处理新一代遥感数据,以创建改进的矿物前景图。
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这项研究介绍了\ textit {landslide4sense},这是一种从遥感中检测到滑坡检测的参考基准。该存储库具有3,799个图像贴片,可从Sentinel-2传感器中融合光学层,并带有数字高程模型和来自ALOS Palsar的斜率层。附加的地形信息促进了对滑坡边界的准确检测,而最近的研究表明,仅使用光学数据,这是具有挑战性的。广泛的数据集支持在滑坡检测中进行深度学习(DL)研究,以及用于系统更新滑坡库存的方法的开发和验证。基准数据集已在四个不同的时间和地理位置收集:伊伯里(2018年9月),科达古(2018年8月),戈尔卡(2015年4月)和台湾(2009年8月)。每个图像像素均标记为属于滑坡,包括各种来源和彻底的手动注释。然后,我们评估11个最先进的DL分割模型的滑坡检测性能:U-NET,RESU-NET,PSPNET,CONTECTNET,DEEPLAB-V2,DEEPLAB-V3+,FCN-8,LINKNET,FRRRN-A,FRRN-A,, FRRN-B和SQNET。所有型号均已从划痕上对每个研究区域的四分之一的补丁进行培训,并在其他三个季度的独立贴片上进行了测试。我们的实验表明,Resu-NET的表现优于其他模型,用于滑坡检测任务。我们在\ url {www.landslide4sense.org}公开获得多种源滑坡基准数据(Landslide4sense)和经过测试的DL模型,为遥感,计算机视觉和机器学习社区建立了重要的资源通常,尤其是对滑坡检测的应用。
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Cashews are grown by over 3 million smallholders in more than 40 countries worldwide as a principal source of income. As the third largest cashew producer in Africa, Benin has nearly 200,000 smallholder cashew growers contributing 15% of the country's national export earnings. However, a lack of information on where and how cashew trees grow across the country hinders decision-making that could support increased cashew production and poverty alleviation. By leveraging 2.4-m Planet Basemaps and 0.5-m aerial imagery, newly developed deep learning algorithms, and large-scale ground truth datasets, we successfully produced the first national map of cashew in Benin and characterized the expansion of cashew plantations between 2015 and 2021. In particular, we developed a SpatioTemporal Classification with Attention (STCA) model to map the distribution of cashew plantations, which can fully capture texture information from discriminative time steps during a growing season. We further developed a Clustering Augmented Self-supervised Temporal Classification (CASTC) model to distinguish high-density versus low-density cashew plantations by automatic feature extraction and optimized clustering. Results show that the STCA model has an overall accuracy of 80% and the CASTC model achieved an overall accuracy of 77.9%. We found that the cashew area in Benin has doubled from 2015 to 2021 with 60% of new plantation development coming from cropland or fallow land, while encroachment of cashew plantations into protected areas has increased by 70%. Only half of cashew plantations were high-density in 2021, suggesting high potential for intensification. Our study illustrates the power of combining high-resolution remote sensing imagery and state-of-the-art deep learning algorithms to better understand tree crops in the heterogeneous smallholder landscape.
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对联合国可持续发展目标的进展(SDGS)因关键环境和社会经济指标缺乏数据而受到阻碍,其中历史上有稀疏时间和空间覆盖率的地面调查。机器学习的最新进展使得可以利用丰富,频繁更新和全球可用的数据,例如卫星或社交媒体,以向SDGS提供洞察力。尽管有希望的早期结果,但到目前为止使用此类SDG测量数据的方法在很大程度上在不同的数据集或使用不一致的评估指标上进行了评估,使得难以理解的性能是改善,并且额外研究将是最丰富的。此外,处理卫星和地面调查数据需要域知识,其中许多机器学习群落缺乏。在本文中,我们介绍了3个SDG的3个基准任务的集合,包括与经济发展,农业,健康,教育,水和卫生,气候行动和陆地生命相关的任务。 15个任务中的11个数据集首次公开发布。我们为Acceptandbench的目标是(1)降低机器学习界的进入的障碍,以促进衡量和实现SDGS; (2)提供标准基准,用于评估各种SDG的任务的机器学习模型; (3)鼓励开发新颖的机器学习方法,改进的模型性能促进了对SDG的进展。
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我们介绍了一种新颖的深度学习方法,用于使用高分辨率的多光谱空中图像在城市环境中检测单个树木。我们使用卷积神经网络来回归一个置信图,指示单个树的位置,该位置是使用峰查找算法本地化的。我们的方法通过检测公共和私人空间中的树木来提供完整的空间覆盖范围,并可以扩展到很大的区域。在我们的研究区域,跨越南加州的五个城市,我们的F评分为0.735,RMSE为2.157 m。我们使用我们的方法在加利福尼亚城市森林中生产所有树木的地图,这表明我们有可能在前所未有的尺度上支持未来的城市林业研究。
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在过去的几年中,农业部门的总财务投资大大增加。棕榈树对许多国家的经济很重要,尤其是在北非和中东。在检测和计数棕榈树方面进行监测为各种利益相关者提供了有用的信息;它有助于产生估计和检查,以确保更好的农作物质量,并防止害虫,疾病,更好的灌溉和其他潜在威胁。尽管它们的重要性,但这些信息仍然具有挑战性。这项研究系统地回顾了2011年至2021年之间有关智能棕榈树检测技术的技术(AI)技术。使用基于四阶段选择过程的PRISMA方法进行系统审查(SR)。为了回答两个主要的研究问题,包括从搜索策略以及纳入标准以及两个主要研究标准的合成活动中纳入了22篇文章。该研究的发现揭示了过去十年中棕榈树检测中应用人工智能的模式,关系,网络和趋势。尽管大多数研究都取得了良好的结果,但大规模棕榈种植园的有效管理仍然是一个挑战。此外,其经济与智能棕榈服务密切相关的国家,尤其是在北非,应该更多地关注这类研究。这项研究的结果可以使研究界和利益相关者受益。
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小型太阳能光伏(PV)阵列中电网的有效集成计划需要访问高质量的数据:单个太阳能PV阵列的位置和功率容量。不幸的是,不存在小型太阳能光伏的国家数据库。那些确实有限的空间分辨率,通常汇总到州或国家一级。尽管已经发布了几种有希望的太阳能光伏检测方法,但根据研究,研究这些模型的性能通常是高度异质的。这些方法对能源评估的实际应用的比较变得具有挑战性,可能意味着报告的绩效评估过于乐观。异质性有多种形式,我们在这项工作中探讨了每种形式:空间聚集的水平,地面真理的验证,培训和验证数据集的不一致以及培训的位置和传感器的多样性程度和验证数据始发。对于每个人,我们都会讨论文献中的新兴实践,以解决它们或暗示未来研究的方向。作为调查的一部分,我们评估了两个大区域的太阳PV识别性能。我们的发现表明,由于验证过程中的共同局限性,从卫星图像对太阳PV自动识别的传统绩效评估可能是乐观的。这项工作的收获旨在为能源研究人员和专业人员提供自动太阳能光伏评估技术的大规模实用应用。
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2D和3D建筑图提供了宝贵的信息,以了解人类活动及其对地球及其环境的影响。尽管为提高建筑地图的质量而做出了巨大努力,但自动化方法产生的当前大规模建筑地图仍存在许多错误和不确定性,并且通常仅限于提供2D建筑信息。这项研究提出了一种开源无监督的2D和3D建筑物提取算法,并带有适用于大型建筑物映射的机载LIDAR数据。我们的算法以完全无监督的方式运行,不需要任何培训标签或培训程序。我们的算法由形态过滤和基于平面的过滤组成。因此,计算是有效的,结果易于预测,这可以大大减少所得建筑图中的不确定性。丹佛和纽约市的大规模数据集(> 550 $ km^2 $)的定量和定性评估表明,我们的算法比通过基于深度学习的方法生成的Microsoft Building Footprints可以产生更准确的建筑图。在不同条件下进行的广泛评估证实,我们的算法是可扩展的,可以通过适当的参数选择进一步改进。我们还详细介绍了参数和潜在错误来源的影响,以帮助我们算法的潜在用户。我们的基于激光雷达的算法具有优势,即生成2D和3D构建图在计算上有效,而它产生了准确且可解释的结果。我们提出的算法为带有机载激光雷达数据的全球尺度2D和3D建筑物映射提供了巨大的潜力。
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建筑变更检测是许多重要应用,特别是在军事和危机管理领域。最近用于变化检测的方法已转向深度学习,这取决于其培训数据的质量。因此,大型注释卫星图像数据集的组装对于全球建筑更改监视是必不可少的。现有数据集几乎完全提供近Nadir观看角度。这限制了可以检测到的更改范围。通过提供更大的观察范围,光学卫星的滚动成像模式提出了克服这种限制的机会。因此,本文介绍了S2Looking,一个建筑变革检测数据集,其中包含以各种偏离Nadir角度捕获的大规模侧视卫星图像。 DataSet由5000个批次图像对组成的农村地区,并在全球范围内超过65,920个辅助的变化实例。数据集可用于培训基于深度学习的变更检测算法。它通过提供(1)更大的观察角来扩展现有数据集; (2)大照明差异; (3)额外的农村形象复杂性。为了便于{该数据集的使用,已经建立了基准任务,并且初步测试表明,深度学习算法发现数据集明显比最接近的近Nadir DataSet,Levir-CD +更具挑战性。因此,S2Looking可能会促进现有的建筑变革检测算法的重要进步。 DataSet可在https://github.com/s2looking/使用。
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最近的自我监督进展表明,预先训练大量无监督数据的大型神经网络可能导致下游任务的概括令人印象深刻。这些模型最近被作为基础模型,一直转变为自然语言处理领域。虽然类似的模型也在大型图像的核心训练中,但它们不适合遥感数据。为刺激地球监测基础模型的发展,我们建议开发由与气候变化相关的各种下游任务组成的新基准。我们认为,这可能导致许多现有应用程序的大量改进,并促进新应用的发展。该提案还可以提出合作,并提出更好的评估过程,以减轻地球监测的基础模型的潜在缺陷。
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以知情方式监测和管理地球林是解决生物多样性损失和气候变化等挑战的重要要求。虽然森林评估的传统或空中运动提供了在区域一级分析的准确数据,但将其扩展到整个国家,以外的高度分辨率几乎不可能。在这项工作中,我们提出了一种贝叶斯深度学习方法,以10米的分辨率为全国范围的森林结构变量,使用自由可用的卫星图像作为输入。我们的方法将Sentinel-2光学图像和Sentinel-1合成孔径雷达图像共同变换为五种不同的森林结构变量的地图:95th高度百分位,平均高度,密度,基尼系数和分数盖。我们从挪威的41个机载激光扫描任务中培训和测试我们的模型,并证明它能够概括取消测试区域,从而达到11%和15%之间的归一化平均值误差,具体取决于变量。我们的工作也是第一个提出贝叶斯深度学习方法的工作,以预测具有良好校准的不确定性估计的森林结构变量。这些提高了模型的可信度及其适用于需要可靠的信心估计的下游任务,例如知情决策。我们提出了一组广泛的实验,以验证预测地图的准确性以及预测的不确定性的质量。为了展示可扩展性,我们为五个森林结构变量提供挪威地图。
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Corals are the primary habitat-building life-form on reefs that support a quarter of the species in the ocean. A coral reef ecosystem usually consists of reefs, each of which is like a tall building in any city. These reef-building corals secrete hard calcareous exoskeletons that give them structural rigidity, and are also a prerequisite for our accurate 3D modeling and semantic mapping using advanced photogrammetric computer vision and machine learning. Underwater videography as a modern underwater remote sensing tool is a high-resolution coral habitat survey and mapping technique. In this paper, detailed 3D mesh models, digital surface models and orthophotos of the coral habitat are generated from the collected coral images and underwater control points. Meanwhile, a novel pixel-wise semantic segmentation approach of orthophotos is performed by advanced deep learning. Finally, the semantic map is mapped into 3D space. For the first time, 3D fine-grained semantic modeling and rugosity evaluation of coral reefs have been completed at millimeter (mm) accuracy. This provides a new and powerful method for understanding the processes and characteristics of coral reef change at high spatial and temporal resolution under climate change.
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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件,具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据,图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能,数据驱动,信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述,旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题,从基础到工业研究,以简明的主题部分组织,反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外,它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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分析了2011年至2021年发表的88个来源,本文对基于计算机的建筑物和建筑环境进行了首次系统评价,以评估其对建筑和城市设计研究的价值。遵循多阶段的选择过程,讨论了有关建筑应用,例如建筑物分类,详细分类,定性环境分析,建筑条件调查和建筑价值估算等建筑应用程序的类型。这揭示了当前的研究差距和趋势,并突出了研究目标的两个主要类别。首先,要使用或优化计算机视觉方法进行体系结构图像数据,然后可以帮助自动化耗时,劳动密集型或复杂的视觉分析任务。其次,通过查找视觉,统计和定性数据之间的模式和关系来探索机器学习方法的方法论上的好处,以研究有关建筑环境的新问题,这可以克服传统手动分析的局限性。不断增长的研究为建筑和设计研究提供了新的方法,论文确定了未来的研究挑战和方向。
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遥感是通过测量其反射和发射辐射在距离处检测和监测区域物理特征的过程。它广泛用于监测生态系统,主要用于保存。不断增长的入侵物种报告影响了生态系统的自然平衡。当引入新的生态系统时,外来的入侵物种会产生关键的影响,并可能导致本地物种的灭绝。在这项研究中,我们专注于欧盟被认为是一种水生侵入性物种的普发剂。它的存在会对周围的生态系统和人类活动(例如农业,捕鱼和航行)产生负面影响。我们的目标是开发一种识别物种存在的方法。我们使用了由无人机安装的多光谱传感器收集的图像来实现这一目标,从而创建了我们的Ludvision数据集。为了鉴定收集图像上的靶向物种,我们提出了一种检测路德维希亚p的新方法。在多光谱图像中。该方法基于修改以处理多光谱数据的现有最新语义分割方法。提出的方法达到了生产商的准确性0.799,用户的准确性为0.955。
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我们向传感器独立性(Sensei)介绍了一种新型神经网络架构 - 光谱编码器 - 通过该传感器独立性(Sensei) - 通过其中具有不同组合的光谱频带组合的多个多光谱仪器可用于训练广义深度学习模型。我们专注于云屏蔽的问题,使用几个预先存在的数据集,以及Sentinel-2的新的自由可用数据集。我们的模型显示在卫星上实现最先进的性能,它受过训练(Sentinel-2和Landsat 8),并且能够推断到传感器,它在训练期间尚未见过Landsat 7,每\ 'USAT-1,和Sentinel-3 SLST。当多种卫星用于培训,接近或超越专用单传感器型号的性能时,模型性能显示出改善。这项工作是激励遥感社区可以使用巨大各种传感器采取的数据的动机。这不可避免地导致标记用于不同传感器的努力,这限制了深度学习模型的性能,因为他们需要最佳地执行巨大的训练。传感器独立性可以使深度学习模型能够同时使用多个数据集进行培训,提高性能并使它们更广泛适用。这可能导致深入学习方法,用于在板载应用程序和地面分段数据处理中更频繁地使用,这通常需要模型在推出时或之后即将开始。
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The rapid development of technology has brought unmanned aerial vehicles (UAVs) to become widely known in the current era. The market of UAVs is also predicted to continue growing with related technologies in the future. UAVs have been used in various sectors, including livestock, forestry, and agriculture. In agricultural applications, UAVs are highly capable of increasing the productivity of the farm and reducing farmers' workload. This paper discusses the application of UAVs in agriculture, particularly in spraying and crop monitoring. This study examines the urgency of UAV implementation in the agriculture sector. A short history of UAVs is provided in this paper to portray the development of UAVs from time to time. The classification of UAVs is also discussed to differentiate various types of UAVs. The application of UAVs in spraying and crop monitoring is based on the previous studies that have been done by many scientific groups and researchers who are working closely to propose solutions for agriculture-related issues. Furthermore, the limitations of UAV applications are also identified. The challenges in implementing agricultural UAVs in Indonesia are also presented.
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在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国,海上风电业于2019年生产了英国最多的电力,前一年增加了19.6%。目前,英国将进一步增加产量,旨在增加安装的涡轮机容量74.7%,如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长,该部门现在正在寻求机器人和人工智能(RAI),以解决生命周期服务障碍,以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今,RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而,前进,RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用,从测量,规划,设计,物流,运营支持,培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面,在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资,监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势,提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解,这是自主车队中可扩展性的数字架构,适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。
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