Confident Naturalness Explanation (CNE): A Framework to Explain and Assess Patterns Forming Naturalness

要約

自然保護地域とは、都市化、農業、その他の人為的介入などの人間活動の影響を最小限に抑えた地域です。
これらの地域の自然さをより深く理解し、マッピングするために、機械学習モデルを使用して衛星画像を分析できます。
具体的には、説明可能な機械学習手法は、これらの保護された環境内の自然さの概念に寄与するパターンを明らかにする上で有望であることが示されています。
さらに、機械学習モデルに固有の不確実性に対処することは、この概念を包括的に理解するために重要です。
ただし、既存のアプローチには限界があります。
彼らは、有効かつ客観的な説明を提供できなかったり、自然さに対する特定のパターンの寄与とそれに伴う信頼度を正確に測定する定量的な指標を提供するのに苦労したりしています。
この論文では、Confident Naturalness Description (CNE) フレームワークと呼ばれる新しいフレームワークを提案します。
このフレームワークは、説明可能な機械学習と不確実性の定量化を組み合わせて、自然性を評価および説明します。
自然さの概念に対するパターンの確実な寄与を説明する新しい定量的指標を導入します。
さらに、入力サンプルごとに不確実性を考慮したセグメンテーション マスクを生成し、モデルに知識が不足している領域を強調表示します。
私たちのフレームワークの有効性を実証するために、2 つのオープンソース衛星データセットを使用してフレームワークをフェノスカンディアの調査サイトに適用します。

要約(オリジナル)

Protected natural areas are regions that have been minimally affected by human activities such as urbanization, agriculture, and other human interventions. To better understand and map the naturalness of these areas, machine learning models can be used to analyze satellite imagery. Specifically, explainable machine learning methods show promise in uncovering patterns that contribute to the concept of naturalness within these protected environments. Additionally, addressing the uncertainty inherent in machine learning models is crucial for a comprehensive understanding of this concept. However, existing approaches have limitations. They either fail to provide explanations that are both valid and objective or struggle to offer a quantitative metric that accurately measures the contribution of specific patterns to naturalness, along with the associated confidence. In this paper, we propose a novel framework called the Confident Naturalness Explanation (CNE) framework. This framework combines explainable machine learning and uncertainty quantification to assess and explain naturalness. We introduce a new quantitative metric that describes the confident contribution of patterns to the concept of naturalness. Furthermore, we generate an uncertainty-aware segmentation mask for each input sample, highlighting areas where the model lacks knowledge. To demonstrate the effectiveness of our framework, we apply it to a study site in Fennoscandia using two open-source satellite datasets.

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