Joint Super-Resolution and Segmentation for 1-m Impervious Surface Area Mapping in China’s Yangtze River Economic Belt

要約

私たちは、自由に利用可能なSentinel-2画像から直接1メートルのISAマップの生成を可能にするAintsegと呼ばれるスーパー解像度とセグメンテーションを統合することにより、新しい共同フレームワークを提案します。
JointSegは、マルチモーダルの交差解像度入力について訓練され、従来のアプローチに代わるスケーラブルで手頃な価格の代替品を提供しました。
この相乗的設計により、細粒の空間テクスチャを保持しながら、10mから1mまでの段階的な解像度の強化が可能になり、効果的なクロススケールの特徴融合を通じて高い分類の忠実度が確保されます。
この方法は、複雑な都市農村パターンと多様な地形を特徴とするヤングツ川経済帯（YREB）に成功裏に適用されています。
その結果、ISA-1と呼ばれる2021年の包括的なISAマッピング製品が生成され、220万平方キロメートルを超える面積をカバーしました。
10M ESAワールドカバーおよびその他のベンチマーク製品との定量的比較により、ISA-1は85.71％のF1スコアを達成し、双線形挿入ベースのセグメンテーションを9.5％上回り、他のISAデータセットを21.43％-61.07％上回ることが明らかになりました。
密集した都市化された地域（蘇州、南京など）では、ISA-1は、緑地と水域の差別の改善によりISA過大評価を減らします。
逆に、山岳地帯（Ganzi、Zhaotongなど）では、農村道路やまばらな集落などの断片化された人為的特徴を検出する能力が強化されているため、大幅に多くのISAを特定し、多様な景観全体の堅牢性を示しています。
さらに、2017年から2023年までの隔年のISAマップを紹介し、代表的な都市全体で時空間的都市化ダイナミクスを獲得しています。
結果は、異なる地域の成長パターンを強調しています。上流の都市の急速な拡大、中流地域の中程度の成長、および下流の大都市地域の飽和。

要約(オリジナル)

We propose a novel joint framework by integrating super-resolution and segmentation, called JointSeg, which enables the generation of 1-meter ISA maps directly from freely available Sentinel-2 imagery. JointSeg was trained on multimodal cross-resolution inputs, offering a scalable and affordable alternative to traditional approaches. This synergistic design enables gradual resolution enhancement from 10m to 1m while preserving fine-grained spatial textures, and ensures high classification fidelity through effective cross-scale feature fusion. This method has been successfully applied to the Yangtze River Economic Belt (YREB), a region characterized by complex urban-rural patterns and diverse topography. As a result, a comprehensive ISA mapping product for 2021, referred to as ISA-1, was generated, covering an area of over 2.2 million square kilometers. Quantitative comparisons against the 10m ESA WorldCover and other benchmark products reveal that ISA-1 achieves an F1-score of 85.71%, outperforming bilinear-interpolation-based segmentation by 9.5%, and surpassing other ISA datasets by 21.43%-61.07%. In densely urbanized areas (e.g., Suzhou, Nanjing), ISA-1 reduces ISA overestimation through improved discrimination of green spaces and water bodies. Conversely, in mountainous regions (e.g., Ganzi, Zhaotong), it identifies significantly more ISA due to its enhanced ability to detect fragmented anthropogenic features such as rural roads and sparse settlements, demonstrating its robustness across diverse landscapes. Moreover, we present biennial ISA maps from 2017 to 2023, capturing spatiotemporal urbanization dynamics across representative cities. The results highlight distinct regional growth patterns: rapid expansion in upstream cities, moderate growth in midstream regions, and saturation in downstream metropolitan areas.

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