Relict landslide detection in rainforest areas using a combination of k-means clustering algorithm and Deep-Learning semantic segmentation models

要約

地すべりは、急傾斜地において繰り返し発生する自然災害であり、人命や財産に対するリスクである。地すべりの発生メカニズムを理解し、インベントリーマップを更新し、リスク評価を改善するためには、残存地すべりの位置を知ることが不可欠である。しかし、熱帯雨林の植生に覆われた地域では、残存地すべりのマッピングは複雑である。本論文では、残存地すべりを半自動で検出するために、k-meansクラスタリングアルゴリズムによって生成されたデータセットを用い、事前学習ステップを有する新しいCNNアプローチを提案する。事前学習で計算された重みは、CNNの学習プロセスを微調整するために使用される。CBERS-4A WPM画像を用いて、提案手法と標準手法の比較を行う。セマンティックセグメンテーションのための3つのCNN(U-Net, FPN, Linknet)と2つの拡張データセットが用いられる。合計42のCNNの組み合わせがテストされた。精度とリコールの値は、テストされた組み合わせの間で非常に似ていた。リコールはすべての組み合わせで75%より高かったが、精度は通常20%より小さかった。このような低い精度の原因として、FP(False Positives)サンプルが取り上げられた。提案手法の予測精度は高く、より多くの地すべりを正しく検出することができた。本研究は、地すべり跡の指標としてよく用いられるシダ植物が生育する牧草地と伐採地のスペクトル応答が類似していることに関連し、熱帯雨林に覆われた地域の地すべり跡の検出には限界があることを示すものであった。

要約(オリジナル)

Landslides are destructive and recurrent natural disasters on steep slopes and represent a risk to lives and properties. Knowledge of relict landslides’ location is vital to understand their mechanisms, update inventory maps and improve risk assessment. However, relict landslide mapping is complex in tropical regions covered with rainforest vegetation. A new CNN approach is proposed for semi-automatic detection of relict landslides, which uses a dataset generated by a k-means clustering algorithm and has a pre-training step. The weights computed in the pre-training are used to fine-tune the CNN training process. A comparison between the proposed and standard approaches is performed using CBERS-4A WPM images. Three CNNs for semantic segmentation are used (U-Net, FPN, Linknet) with two augmented datasets. A total of 42 combinations of CNNs are tested. Values of precision and recall were very similar between the combinations tested. Recall was higher than 75\% for every combination, but precision values were usually smaller than 20\%. False positives (FP) samples were addressed as the cause for these low precision values. Predictions of the proposed approach were more accurate and correctly detected more landslides. This work demonstrates that there are limitations for detecting relict landslides in areas covered with rainforest, mainly related to similarities between the spectral response of pastures and deforested areas with \textit{Gleichenella sp.} ferns, commonly used as an indicator of landslide scars.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL