Water Body Extraction from Sentinel-2 Imagery with Deep Convolutional Networks and Pixelwise Category Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
A common task in land-cover classification is water body extraction, wherein each pixel in an image is labelled as either water or background. Water body detection is integral to the field of urban hydrology, with applications ranging from early flood warning to water resource management. Although traditional index-based methods such as the Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) have been used to detect water bodies for decades, deep convolutional neural networks (DCNNs) have recently demonstrated promising results. However, training these networks requires access to large quantities of high-quality and accurately labelled data, which is often lacking in the field of remotely sensed imagery. Another challenge stems from the fact that the category of interest typically occupies only a small portion of an image and is thus grossly underrepresented in the data. We propose a novel approach to data augmentation—pixelwise category transplantation (PCT)—as a potential solution to both of these problems. Experimental results demonstrate PCT’s ability to improve performance on a variety of models and datasets, achieving an average improvement of 0.749 mean intersection over union (mIoU). Moreover, PCT enables us to outperform the previous high score achieved on the same dataset without introducing a new model architecture. We also explore the suitability of several state-of-the-art segmentation models and loss functions on the task of water body extraction. Finally, we address the shortcomings of previous works by assessing each model on RGB, NIR, and multispectral features to ascertain the relative advantages of each approach. In particular, we find a significant benefit to the inclusion of multispectral bands, with such methods outperforming visible-spectrum models by an average of 4.193 mIoU.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».