ForestEyes Project: Conception, Enhancements, and Challenges

要約

熱帯雨林は、地球規模の生態系において重要な役割を果たしています。
しかし、それらの重要な地域は、いくつかの理由により、森林破壊と劣化に直面しています。
リモートセンシング画像から森林破壊の増加を監視および警告するために、さまざまな政府および民間のイニシアチブが作成され、生成された大量のデータを処理するさまざまな方法が使用されました。
市民科学プロジェクトも同じ目標を達成するために使用できます。
Citizen Science は、科学の進歩をもたらし、天文学、化学、数学、物理学などの特定の知識分野の問題について一般の人々の理解を深めるために、データを分析、収集し、計算リソースを使用するための専門家ではないボランティアを含む科学研究で構成されています。
この意味で、この作品は ForestEyes と呼ばれる市民科学プロジェクトを提示します。これは、リモート センシング画像の分析と分類を通じてボランティアの回答を使用して、熱帯雨林の森林破壊地域を監視します。
これらの回答の質を評価するために、ブラジルのリーガル Amazon からのリモート センシング画像を使用してさまざまなキャンペーン/ワークフローが開始され、その結果が Amazon Deforestation Monitoring Project PRODES からの公式のグラウンドトゥルースと比較されました。
この作業では、2013 年と 2016 年にロンド\^ニア州を取り囲む最初の 2 つのワークフローは、開始からわずか 2 週間半で、2,050 ドルの作成タスクで 383 ドルのボランティアから 35,000 ドル以上の回答を受け取りました。
他の 4 つのワークフローでは、同じ領域 (Rond\^onia) を囲み、セットアップ (画像セグメンテーション方法、画像解像度、検出ターゲットなど) が異なっていても、281 ドルのボランティアから 3,358 ドルで収集された 51,035 ドルのボランティアの回答を受け取りました。
タスク。
行われた実験では…

要約(オリジナル)

Rainforests play an important role in the global ecosystem. However, significant regions of them are facing deforestation and degradation due to several reasons. Diverse government and private initiatives were created to monitor and alert for deforestation increases from remote sensing images, using different ways to deal with the notable amount of generated data. Citizen Science projects can also be used to reach the same goal. Citizen Science consists of scientific research involving nonprofessional volunteers for analyzing, collecting data, and using their computational resources to outcome advancements in science and to increase the public’s understanding of problems in specific knowledge areas such as astronomy, chemistry, mathematics, and physics. In this sense, this work presents a Citizen Science project called ForestEyes, which uses volunteer’s answers through the analysis and classification of remote sensing images to monitor deforestation regions in rainforests. To evaluate the quality of those answers, different campaigns/workflows were launched using remote sensing images from Brazilian Legal Amazon and their results were compared to an official groundtruth from the Amazon Deforestation Monitoring Project PRODES. In this work, the first two workflows that enclose the State of Rond\^onia in the years 2013 and 2016 received more than $35,000$ answers from $383$ volunteers in the $2,050$ created tasks in only two and a half weeks after their launch. For the other four workflows, even enclosing the same area (Rond\^onia) and different setups (e.g., image segmentation method, image resolution, and detection target), they received $51,035$ volunteers’ answers gathered from $281$ volunteers in $3,358$ tasks. In the performed experiments…

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