A Review on Deep Learning in UAV Remote Sensing

要約

タイトル：UAVリモートセンシングにおける深層学習に関するレビュー
要約：
– 深層ニューラルネットワーク（DNN）は、画像、時系列、自然言語、音声、ビデオなどの処理に重要な突破口をもたらし、印象的な能力を持つ。
– リモートセンシング分野では、DNNアルゴリズムの応用に関するアンケートや文献調査が行われ、そのサブフィールドで生産された情報の要約を試みた。一方、無人航空機（UAV）を利用したアプリケーションが支配的であり、『深層学習』と『UAVリモートセンシング』の両方を組み合わせた文献調査はまだ行われていない。
– 当レビューは、UAVベースのイメージングに応用された深層学習（DL）の基礎を包括的にレビューすることを目的としている。DLアルゴリズムを用いた最近のアプリケーションで使用される分類および回帰技術を主に説明することに焦点をあてた。国際学術論文データベースに掲載された232の論文を調査し、応用、センサー、および使用された技術に関して特性を評価しています。
– 結果として、DLがUAVベースのイメージデータに関連する処理タスクには有望であり、ポテンシャルがあることが示された。最後に、DLが探索されるべき主要なパスについてプロジェクトの将来の展望に関するコメントを残す。
– 当レビューは、リモートセンシングの環境、都市、農業のコンテキストでの多様なサブフィールドにおけるUAVベースのイメージアプリケーションにおけるDNNアルゴリズムの最新の状況を導入し、コメント、要約することを目指した従来のアプローチに基づく。

要約(オリジナル)

Deep Neural Networks (DNNs) learn representation from data with an impressive capability, and brought important breakthroughs for processing images, time-series, natural language, audio, video, and many others. In the remote sensing field, surveys and literature revisions specifically involving DNNs algorithms’ applications have been conducted in an attempt to summarize the amount of information produced in its subfields. Recently, Unmanned Aerial Vehicles (UAV) based applications have dominated aerial sensing research. However, a literature revision that combines both ‘deep learning’ and ‘UAV remote sensing’ thematics has not yet been conducted. The motivation for our work was to present a comprehensive review of the fundamentals of Deep Learning (DL) applied in UAV-based imagery. We focused mainly on describing classification and regression techniques used in recent applications with UAV-acquired data. For that, a total of 232 papers published in international scientific journal databases was examined. We gathered the published material and evaluated their characteristics regarding application, sensor, and technique used. We relate how DL presents promising results and has the potential for processing tasks associated with UAV-based image data. Lastly, we project future perspectives, commentating on prominent DL paths to be explored in the UAV remote sensing field. Our revision consists of a friendly-approach to introduce, commentate, and summarize the state-of-the-art in UAV-based image applications with DNNs algorithms in diverse subfields of remote sensing, grouping it in the environmental, urban, and agricultural contexts.

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