A Decade of Wheat Mapping for Lebanon

要約

小麦は世界のカロリー摂取量の約20％を占めており、世界の食料安全保障の重要な要素となっています。
この重要性を考えると、小麦畑のマッピングは、政策立案者、研究者、農業組織を含むさまざまな利害関係者が食料安全保障、サプライチェーン管理、リソースの割り当てに関する情報に基づいた決定を下すことを可能にする上で重要な役割を果たします。
この論文では、冬の小麦セグメンテーションの改善されたパイプラインを導入し、レバノンの小麦マッピングの10年間の分析に関するケーススタディを提示することにより、衛星画像から小麦場を正確にマッピングする問題に取り組みます。
時間の空間視覚変圧器（TSVIT）を、パラメーター効率の高い微調整（PEFT）と、世界のフィールド（FTW）フレームワークに基づいた新しいポスト処理パイプラインを統合します。
提案されたパイプラインは、単一の大きな分野での小さな農業区のクラスタリングなど、既存のアプローチで遭遇する重要な課題に対処しています。
小麦のセグメンテーションを正確なフィールド境界抽出とマージすることにより、私たちの方法は、幾何学的にコヒーレントで意味的に豊富なマップを生成し、長年にわたって作物の輪作パターンを追跡するなどの詳細な分析を実行できるようにします。
広範な評価は、境界描写とフィールドレベルの精度の改善を実証し、運用上の農業監視と歴史的傾向分析における提案されたフレームワークの可能性を確立します。
小麦場の正確なマッピングを許可することにより、この作業は、作物の監視や収穫量の推定など、さまざまな重要な研究と将来の進歩の基礎を築きます。

要約(オリジナル)

Wheat accounts for approximately 20% of the world’s caloric intake, making it a vital component of global food security. Given this importance, mapping wheat fields plays a crucial role in enabling various stakeholders, including policy makers, researchers, and agricultural organizations, to make informed decisions regarding food security, supply chain management, and resource allocation. In this paper, we tackle the problem of accurately mapping wheat fields out of satellite images by introducing an improved pipeline for winter wheat segmentation, as well as presenting a case study on a decade-long analysis of wheat mapping in Lebanon. We integrate a Temporal Spatial Vision Transformer (TSViT) with Parameter-Efficient Fine Tuning (PEFT) and a novel post-processing pipeline based on the Fields of The World (FTW) framework. Our proposed pipeline addresses key challenges encountered in existing approaches, such as the clustering of small agricultural parcels in a single large field. By merging wheat segmentation with precise field boundary extraction, our method produces geometrically coherent and semantically rich maps that enable us to perform in-depth analysis such as tracking crop rotation pattern over years. Extensive evaluations demonstrate improved boundary delineation and field-level precision, establishing the potential of the proposed framework in operational agricultural monitoring and historical trend analysis. By allowing for accurate mapping of wheat fields, this work lays the foundation for a range of critical studies and future advances, including crop monitoring and yield estimation.

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