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Few-shot Object Detection on Remote Sensing Images
In this paper, we deal with the problem of object detection on remote sensing
images. Previous methods have developed numerous deep CNN-based methods for
object detection on remote sensing images and the report remarkable
achievements in detection performance and efficiency. However, current
CNN-based methods mostly require a large number of annotated samples to train
deep neural networks and tend to have limited generalization abilities for
unseen object categories. In this paper, we introduce a few-shot learning-based
method for object detection on remote sensing images where only a few annotated
samples are provided for the unseen object categories. More specifically, our
model contains three main components: a meta feature extractor that learns to
extract feature representations from input images, a reweighting module that
learn to adaptively assign different weights for each feature representation
from the support images, and a bounding box prediction module that carries out
object detection on the reweighted feature maps. We build our few-shot object
detection model upon YOLOv3 architecture and develop a multi-scale object
detection framework. Experiments on two benchmark datasets demonstrate that
with only a few annotated samples our model can still achieve a satisfying
detection performance on remote sensing images and the performance of our model
is significantly better than the well-established baseline models.Comment: 12pages, 7 figure
A methodology to produce geographical information for land planning using very-high resolution images
Actualmente, os municípios são obrigados a produzir, no âmbito da elaboração dos instrumentos de gestão territorial, cartografia homologada pela autoridade nacional. O Plano Director Municipal (PDM) tem um período de vigência de 10 anos. Porém, no que diz respeito à cartografia para estes planos, principalmente em municípios onde a pressão urbanística é elevada, esta periodicidade não é compatível com a dinâmica de alteração de uso do solo. Emerge assim, a necessidade de um processo de produção mais eficaz, que permita a obtenção de uma nova cartografia de base e temática mais frequentemente. Em Portugal recorre-se à fotografia aérea como informação de base para a produção de cartografia de grande escala. Por um lado, embora este suporte de informação resulte em mapas bastante rigorosos e detalhados, a sua produção têm custos muito elevados e consomem muito tempo.
As imagens de satélite de muito alta-resolução espacial podem constituir uma alternativa, mas sem substituir as fotografias aéreas na produção de cartografia temática, a grande escala.
O tema da tese trata assim da satisfação das necessidades municipais em informação geográfica actualizada. Para melhor conhecer o valor e utilidade desta informação, realizou-se um inquérito aos municípios Portugueses. Este passo foi essencial para avaliar a pertinência e a utilidade da introdução de imagens de satélite de muito alta-resolução espacial na cadeia de procedimentos de actualização de alguns temas, quer na cartografia de base quer na cartografia temática.
A abordagem proposta para solução do problema identificado baseia-se no uso de imagens de satélite e outros dados digitais em ambiente de Sistemas de Informação Geográfica.
A experimentação teve como objectivo a extracção automática de elementos de interesse municipal a partir de imagens de muito alta-resolução espacial (fotografias aéreas ortorectificadas, imagem QuickBird, e imagem IKONOS), bem como de dados altimétricos (dados LiDAR).
Avaliaram-se as potencialidades da informação geográfica extraídas das imagens para fins cartográficos e analíticos. Desenvolveram-se quatro casos de estudo que reflectem diferentes usos para os dados geográficos a nível municipal, e que traduzem aplicações com exigências diferentes. No primeiro caso de estudo, propõe-se uma metodologia para actualização periódica de cartografia a grande escala, que faz uso de fotografias aéreas
vi
ortorectificadas na área da Alta de Lisboa. Esta é uma aplicação quantitativa onde as qualidades posicionais e geométricas dos elementos extraídos são mais exigentes. No segundo caso de estudo, criou-se um sistema de alarme para áreas potencialmente alteradas, com recurso a uma imagem QuickBird e dados LiDAR, no Bairro da Madre de Deus, com objectivo de auxiliar a actualização de cartografia de grande escala. No terceiro caso de estudo avaliou-se o potencial solar de topos de edifícios nas Avenidas Novas, com recurso a dados LiDAR. No quarto caso de estudo, propõe-se uma série de indicadores municipais de monitorização territorial, obtidos pelo processamento de uma imagem IKONOS que cobre toda a área do concelho de Lisboa. Esta é uma aplicação com fins analíticos onde a qualidade temática da extracção é mais relevante.Currently, the Portuguese municipalities are required to produce homologated cartography, under the Territorial Management Instruments framework. The Municipal Master Plan (PDM) has to be revised every 10 years, as well as the topographic and thematic maps that describe the municipal territory. However, this period is inadequate for representing counties where urban pressure is high, and where the changes in the land use are very dynamic. Consequently, emerges the need for a more efficient mapping process, allowing obtaining recent geographic information more often. Several countries, including Portugal, continue to use aerial photography for large-scale mapping. Although this data enables highly accurate maps, its acquisition and visual interpretation are very costly and time consuming.
Very-High Resolution (VHR) satellite imagery can be an alternative data source, without replacing the aerial images, for producing large-scale thematic cartography.
The focus of the thesis is the demand for updated geographic information in the land planning process. To better understand the value and usefulness of this information, a survey of all Portuguese municipalities was carried out. This step was essential for assessing the relevance and usefulness of the introduction of VHR satellite imagery in the chain of procedures for updating land information.
The proposed methodology is based on the use of VHR satellite imagery, and other digital data, in a Geographic Information Systems (GIS) environment.
Different algorithms for feature extraction that take into account the variation in texture, color and shape of objects in the image, were tested. The trials aimed for automatic extraction of features of municipal interest, based on aerial and satellite high-resolution (orthophotos, QuickBird and IKONOS imagery) as well as elevation data (altimetric information and LiDAR data).
To evaluate the potential of geographic information extracted from VHR images, two areas of application were identified: mapping and analytical purposes. Four case studies that reflect different uses of geographic data at the municipal level, with different accuracy requirements, were considered. The first case study presents a methodology for periodic updating of large-scale maps based on orthophotos, in the area of Alta de Lisboa. This is a situation where the positional and geometric accuracy of the extracted information are more demanding, since technical mapping standards must be complied. In the second case study, an alarm system that indicates the location of potential changes in building areas, using a QuickBird image and LiDAR data, was developed for the area of Bairro da Madre de Deus. The goal of the system is to assist the updating of large scale mapping, providing a layer that can be used by the municipal technicians as the basis for manual editing. In the third case study, the analysis of the most suitable roof-tops for installing solar systems, using LiDAR data, was performed in the area of Avenidas Novas. A set of urban environment indicators obtained from VHR imagery is presented. The concept is demonstrated for the entire city of Lisbon, through IKONOS imagery processing. In this analytical application, the positional quality issue of extraction is less relevant.GEOSAT – Methodologies to extract large scale GEOgraphical information from very high
resolution SATellite images (PTDC/GEO/64826/2006), e-GEO – Centro de Estudos de Geografia e Planeamento Regional,
da Faculdade de Ciências Sociais e Humanas, no quadro do Grupo de Investigação Modelação
Geográfica, Cidades e Ordenamento do Territóri
Semantic Labeling of High Resolution Images Using EfficientUNets and Transformers
Semantic segmentation necessitates approaches that learn high-level
characteristics while dealing with enormous amounts of data. Convolutional
neural networks (CNNs) can learn unique and adaptive features to achieve this
aim. However, due to the large size and high spatial resolution of remote
sensing images, these networks cannot analyze an entire scene efficiently.
Recently, deep transformers have proven their capability to record global
interactions between different objects in the image. In this paper, we propose
a new segmentation model that combines convolutional neural networks with
transformers, and show that this mixture of local and global feature extraction
techniques provides significant advantages in remote sensing segmentation. In
addition, the proposed model includes two fusion layers that are designed to
represent multi-modal inputs and output of the network efficiently. The input
fusion layer extracts feature maps summarizing the relationship between image
content and elevation maps (DSM). The output fusion layer uses a novel
multi-task segmentation strategy where class labels are identified using
class-specific feature extraction layers and loss functions. Finally, a
fast-marching method is used to convert all unidentified class labels to their
closest known neighbors. Our results demonstrate that the proposed methodology
improves segmentation accuracy compared to state-of-the-art techniques
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