Pixel-wise Agricultural Image Time Series Classification: Comparisons and a Deformable Prototype-based Approach

要約

衛星による地球観測の改善により、これまで以上に高い時間的および空間的解像度の画像が可能になります。
このデータを農業モニタリングに活用することは、環境的および経済的課題に対処するための鍵となります。
時間データを使用した作物セグメンテーションの現在の方法は、注釈付きデータに依存するか、監視の欠如を補うために高度に設計されています。
この論文では、衛星画像時系列 (SITS) の教師ありおよび教師なしの両方のピクセル単位のセグメンテーションのデータセットと方法を提示し、比較します。
また、K 平均法や最近重心分類器 (NCC) などの古典的なプロトタイプベースの手法に、スペクトル変形と時間的シフトの不変性を追加するアプローチも紹介します。
私たちはさまざまなレベルの監視を研究し、このシンプルで高度に解釈可能な方法が低データ領域で最高のパフォーマンスを達成し、最近の 4 つの SITS データセットにおける農業時系列の教師なし分類の最先端技術を大幅に改善することを示します。

要約(オリジナル)

Improvements in Earth observation by satellites allow for imagery of ever higher temporal and spatial resolution. Leveraging this data for agricultural monitoring is key for addressing environmental and economic challenges. Current methods for crop segmentation using temporal data either rely on annotated data or are heavily engineered to compensate the lack of supervision. In this paper, we present and compare datasets and methods for both supervised and unsupervised pixel-wise segmentation of satellite image time series (SITS). We also introduce an approach to add invariance to spectral deformations and temporal shifts to classical prototype-based methods such as K-means and Nearest Centroid Classifier (NCC). We study different levels of supervision and show this simple and highly interpretable method achieves the best performance in the low data regime and significantly improves the state of the art for unsupervised classification of agricultural time series on four recent SITS datasets.

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