HarvestNet: A Dataset for Detecting Smallholder Farming Activity Using Harvest Piles and Remote Sensing

要約

小規模農場は発展途上国の生産的な土地の大部分に貢献しています。
サハラ以南アフリカなどの地域では、農場の 80% が小規模 (面積 2 ヘクタール未満) であるため、小規模自作農耕地の地図を作成する作業は、作物の生産性などの持続可能性の指標を追跡する上で重要な部分です。
しかし、小規模農場の視覚的には多様で微妙な外観があるため、農地マッピングに対する従来のアプローチの有効性は限られてきました。
ここでは、世界中の多くの小規模自作農システムに特徴的な収穫の山の検出に基づいた新しいアプローチを紹介します。
我々は、2020年から2023年にかけてエチオピアのティグレ州とアムハラ州における農場の存在をマッピングするためのデータセットであるHarvestNetを紹介します。このデータセットは、専門知識と衛星画像を使用して収集され、合計7,000枚の手作業でラベル付けされた画像と2,000枚の地上収集ラベルが収集されています。
また、リモート センシングにおける SOTA モデルを含む一連のベースラインのベンチマークも行っています。当社の最高のモデルは、手動でラベル付けされたデータで約 80% の分類性能、ティグレ州とアムハラ州のグラウンド トゥルース データでそれぞれ 90%、98% の精度を備えています。
また、広く使用されている既存の適用範囲マップとの視覚的な比較も実行し、このモデルがティグレ州でさらに 56,621 ヘクタールの農地を検出していることを示します。
私たちは、収穫の山のリモートセンシングは、食糧不安地域におけるよりタイムリーかつ正確な農地評価に貢献できると結論付けています。

要約(オリジナル)

Small farms contribute to a large share of the productive land in developing countries. In regions such as sub-Saharan Africa, where 80% of farms are small (under 2 ha in size), the task of mapping smallholder cropland is an important part of tracking sustainability measures such as crop productivity. However, the visually diverse and nuanced appearance of small farms has limited the effectiveness of traditional approaches to cropland mapping. Here we introduce a new approach based on the detection of harvest piles characteristic of many smallholder systems throughout the world. We present HarvestNet, a dataset for mapping the presence of farms in the Ethiopian regions of Tigray and Amhara during 2020-2023, collected using expert knowledge and satellite images, totaling 7k hand-labeled images and 2k ground collected labels. We also benchmark a set of baselines including SOTA models in remote sensing with our best models having around 80% classification performance on hand labelled data and 90%, 98% accuracy on ground truth data for Tigray, Amhara respectively. We also perform a visual comparison with a widely used pre-existing coverage map and show that our model detects an extra 56,621 hectares of cropland in Tigray. We conclude that remote sensing of harvest piles can contribute to more timely and accurate cropland assessments in food insecure region.

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