Tokenized Time-Series in Satellite Image Segmentation With Transformer Network for Active Fire Detection
Notice bibliographique
Résumé
The Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) onboard the Suomi National Polar-orbiting Partnership (S-NPP) satellite has been used for the early detection and daily monitoring of active wildfires. How to effectively segment the active fire pixels from VIIRS image time-series in a reliable manner remains a challenge because of the low precision associated with high recall using automatic methods. For active fire detection, multi-criteria thresholding is often applied to both low-resolution and mid-resolution Earth observation images. Deep learning approaches based on Convolutional Neural Networks are also well-studied on mid-resolution images. However, ConvNet-based approaches have poor performance on low-resolution images because of the coarse spatial features. On the other hand, the high temporal resolution of VIIRS images highlights the potential of using sequential models for active fire detection. Transformer networks, a recent deep learning architecture based on self-attention, offer hope as they have shown strong performance on image segmentation and sequential modelling tasks within computer vision. In this research, we propose a Transformer-based solution to segment active fire pixels from the VIIRS time-series. The solution feeds a time-series of tokenized pixels into a Transformer network to identify active fire pixels at each timestamp and achieves a significantly higher F1-Score than prior approaches for active fires within the study areas in California, New Mexico, and Oregon in the US, and in British Columbia and Alberta in Canada, as well as in Australia and Sweden.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».