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ICLR从部分观察预测物种分布模式
为了解决生物多样性和气候危机之间的相互联系，我们需要了解物种的分布情况以及这些模式的变化。本研究介绍了使用卫星图像和其他物种的已知数据来预测物种分布模式的问题，并提出了 R-Tran 模型，该模型能够利用局部的观测数据进行预测。研究发现，R
PDF3 months ago
Sen2Fire：一个使用 Sentinel 数据进行野火检测的具有挑战性的基准数据集
利用卫星图像进行野火监测在实际应用中具有重要的潜力。为了推动机器学习算法在这一领域的发展，本研究引入了 Sen2Fire 数据集，这是一个专门用于野火监测的具有挑战性的卫星遥感数据集。通过选择特定的波段组合，采用标准化烧伤比（NBR）和标准
PDF3 months ago
多源卫星影像的多尺度船舶探测的组合洞察
利用深度学习从卫星图像中检测船只是海上监视的一种不可或缺的解决方案。然而，将在一个数据集上训练的深度学习模型应用于具有空间分辨率和辐射特征差异的其他数据集时，需要进行许多调整。为了解决这个问题，本文研究了基于包含不同光学图像和雷达与光学数据
PDF3 months ago
探索卫星图像中的少样本目标检测的鲁棒特征
本文旨在使用仅有少量示例来进行卫星图像中的目标检测，从而使用户能够使用最少的注释来指定任何目标类。我们探讨了来自开放词汇检测和遥感领域的最新方法和思路。我们基于传统的两阶段架构开发了一个少样本目标检测器，其中分类块被基于原型的分类器替代。我
PDF4 months ago
CaBuAr：加州燃烧区域数据集的划定
本文介绍了一种解决燃烧区域划分问题的新型开放数据集，包括加利福尼亚森林火灾的先后两次影像，同时提供了基于光谱指数分析、SegFormer 模型和 U-Net 模型的三种不同基准线模型。
PDF5 months ago
DengueNet: 利用时空卫星影像预测资源有限国家的登革热
通过利用高分辨率卫星图像作为非传统且易获取的数据源，结合 Vision Transformer、Radiomics 和长短时记忆等创新方法进行提取和整合，本研究旨在提高资源有限的国家的卫生公平性，实现对登革热的周流行趋势的预测，并发现卫星图
PDF5 months ago
利用卫星影像与 GPS 轨迹进行新数据来源的事件检测
利用卫星图像和隐私增强的移动数据相结合的新型数据融合方法，用于增强实时或历史事件推断任务，应用场景包括农村地区的小规模灾害检测（如龙卷风、野火和洪水）、偏远荒野地区失踪徒步者的搜救以及战乱国家的活动冲突区域和人口流离失所地的识别。
PDF5 months ago
Sat2Scene: 基于扩散的卫星图像三维城市场景生成
利用扩散模型与神经渲染技术，提出了一种新颖的直接生成三维场景的方法，该方法能够从卫星图像中生成逼真的街景图像序列和跨视角城市场景。
PDF5 months ago
跨领域早期作物映射：使用 CropGAN 和 CNN 分类器
通过丰富的卫星图像和机器学习技术的驱动，该论文提出了一种名为 CropGAN 的作物生成对抗网络，以解决农作物分布图生成中源领域与目标领域之间的跨域问题，避免了目标领域标签的需求，通过学习一个映射函数将目标领域的光谱特征转换到源领域，从而实
PDF6 months ago
SUNDIAL：通过直接、环境和复杂照明分解进行的三维卫星理解
通过使用神经辐射场，我们提出了一种名为 SUNDIAL 的方法，可以从卫星图像中实现全方位的三维重建，通过建模场景几何、照明组件和太阳方向，进而改善场景几何、解离场景颜色和照明，并确定来自直接光、环境光和复杂光源的照明成分，从而提高卫星场景
PDF6 months ago
高效学习的无监督卫星图像建筑损伤检测
在这篇论文中，我们研究了一种具有挑战性但实用的无监督建筑损害检测（U-BDD）场景，该场景下只提供了未标记的灾后和灾前卫星图像对。我们首先提出了一种先进的 U-BDD 基线模型，该模型利用预训练的视觉 - 语言基础模型来解决 U-BDD 任
PDF7 months ago
使用视觉转换器进行台风强度预测
利用卫星图像进行场景分析以准确预测台风强度，引入自注意力机制的 “Typhoon Intensity Transformer”（Tint）通过每层具有全局感受野的自注意力操作，提升了局部和全局上下文关系的提取能力，并在公开的台风基准测试中验
PDF7 months ago
能否识别作物？通过卫星图像生成精准农业的作物类型地图时，量化语义分割基础模型的零样本性能
全球气候变化对农业产生越来越大的影响，因此为了解决粮食生产中日益增长的挑战，最前沿的管理策略，如精确农业，为农民和决策者提供丰富而实用的信息，以提高农业实践的效率和可持续性。本文研究了 Meta AI 公司的 Segment Anythin
PDF7 months ago
GeoViT：一种用于地理空间影像分析的多功能视觉 Transformer 架构
GeoViT 是一种紧凑的视觉转换模型，熟练处理卫星图像以进行多模式分割、分类和回归任务，目标是 CO2 和 NO2 排放。利用 GeoViT，我们在估计发电率、燃料类型、CO2 的尾气覆盖率和高分辨率 NO2 浓度地图方面获得了卓越的准确
PDF7 months ago
FLOGA：用于 Sentinel-2 烧伤区域制图的机器学习数据集，基准和新的深度学习模型
过去十年，全球范围内野火的发生频率和强度不断增加，对人类和动物生命、生态系统和社会经济稳定性构成重大威胁。为了评估火灾的规模、确定受影响的资产、并有效地优先分配资源以恢复受损地区，结合富有高分辨率卫星图像的强大机器学习方法可以提供准确和及时
PDF8 months ago
利用夜间光照和社交媒体追踪电力损耗及其感知原因
利用卫星图像、社交媒体和信息提取技术，本研究监测了停电及其感知原因，结果显示城市环境中夜间光强度与推特提及委内瑞拉总统的负面情绪和责怪相关术语呈负相关关系，暗示了政府在停电问题中的责任。
PDF9 months ago
地球观测任务的全球多模态嵌入式少样本学习
使用 CLIP/ViT 模型在占总陆地面积约 10% 的五个区域内，利用卫星图像的三种不同模态对其进行预训练，通过嵌入向量和经典机器学习方法，在植被、建筑表面、农田和常水的地球观测相关任务中，仅需少量标记数据即可达到与完整标记数据相当的性能
PDF9 months ago
SatDM：使用扩散模型进行语义布局调节的合成逼真卫星图像
利用条件 DDPM 模型生成高质量、多样化和准确的卫星图像，以及改进噪声调度、自适应归一化和自注意机制，通过算法和人类意见研究验证其在数据增强等实际应用中的有效性。
PDF9 months ago
ICCV从 LAION-5B 到 LAION-EO：使用锚定数据集过滤数十亿张图像进行卫星图像提取
提出并演示了基于锚点数据集的提取方法，结合进一步过滤，用于卫星图像领域，从网络中获取高像素分辨率的文本和卫星图像对数据集 LAION-EO。论文概述了采集流程和数据集的一些特征。
PDF9 months ago
卫星图像生成对抗网络潜空间解释的局部保持方向
本篇论文介绍了一种基于小波生成对抗网络（GANs）的局部感知方法，可以捕捉卫星图像中具有大尺度和光谱变异性的特征，并通过保留局部性来恢复可解释的高级语义概念方向，用于卫星图像的引导合成和数据增强。使用定量和定性示例证明了该方法在数据合成和卫
PDF9 months ago