Combining recurrent and residual learning for deforestation monitoring using multitemporal SAR images

要約

アマゾン熱帯雨林は、西ヨーロッパの2倍を超える広大な面積を誇る地球最大の森林であり、世界の気候制御において非常に重要な役割を果たしています。
しかし、この地域のリモートセンシングデータによる森林伐採の検出は重大な課題を引き起こしており、一年のほとんどの間、光学衛星データを覆い隠す永続的な雲のせいでしばしば妨げられています。
このニーズに対処するために、この論文では、大気条件の独立性によって移動される SAR (合成開口レーダー) の多時点データを利用して、森林破壊の監視に合わせて調整された 3 つの深層学習モデルを提案します。
具体的には、この研究では、森林伐採検出の精度を高めるために作成された 3 つの新しい再帰型完全畳み込みネットワーク アーキテクチャ、つまり RRCNN-1、RRCNN-2、および RRCNN-3 を提案しています。
さらに、この研究では、SAR 画像では時間の経過とともに森林破壊の兆候が急速に薄れていくという仮説に動機付けられ、二時間的 SAR シーケンスを多時間的 SAR シーケンスに置き換えることを検討しています。
提案されたアプローチの包括的な評価は、ブラジルの熱帯雨林のサンプルサイトからの Sentinel-1 多時点シーケンスを使用して実施されました。
実験的な分析により、観測期間にわたって一連の SAR 画像を分析すると、一対の画像では検出できない森林伐採箇所を明らかにできることが確認されました。
特に、実験結果は多時点アプローチの優位性を強調し、テストされたすべてのネットワーク アーキテクチャにわたって F1 スコアが約 5% 向上しました。
特に RRCNN-1 は最高の精度を達成し、最も近い同等品の半分の処理時間を誇りました。

要約(オリジナル)

With its vast expanse, exceeding that of Western Europe by twice, the Amazon rainforest stands as the largest forest of the Earth, holding immense importance in global climate regulation. Yet, deforestation detection from remote sensing data in this region poses a critical challenge, often hindered by the persistent cloud cover that obscures optical satellite data for much of the year. Addressing this need, this paper proposes three deep-learning models tailored for deforestation monitoring, utilizing SAR (Synthetic Aperture Radar) multitemporal data moved by its independence on atmospheric conditions. Specifically, the study proposes three novel recurrent fully convolutional network architectures-namely, RRCNN-1, RRCNN-2, and RRCNN-3, crafted to enhance the accuracy of deforestation detection. Additionally, this research explores replacing a bitemporal with multitemporal SAR sequences, motivated by the hypothesis that deforestation signs quickly fade in SAR images over time. A comprehensive assessment of the proposed approaches was conducted using a Sentinel-1 multitemporal sequence from a sample site in the Brazilian rainforest. The experimental analysis confirmed that analyzing a sequence of SAR images over an observation period can reveal deforestation spots undetectable in a pair of images. Notably, experimental results underscored the superiority of the multitemporal approach, yielding approximately a five percent enhancement in F1-Score across all tested network architectures. Particularly the RRCNN-1 achieved the highest accuracy and also boasted half the processing time of its closest counterpart.

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