利用可解释机器学习在卫星图像中探索荒野特征
计算机视觉与模式识别
2022-07-27 v3
摘要
荒野地区提供了重要的生态和社会效益，并且有迫切的原因去发现其积极特征和生态功能存在并能够蓬勃发展的区域。我们将一种新颖的可解释机器学习技术应用于显示芬诺斯坎迪亚地区荒野和人为区域的卫星图像。通过在一个可解释的人工神经网络中遮挡某些激活，我们完成了一项关于荒野和人为特征的全面敏感性分析。这使我们能够预测突出这些特征的详细高分辨率敏感性地图。我们的人工神经网络提供了一个可解释的激活空间，增加了我们方法的可信度。在该激活空间内，区域是语义排列的。我们的方法推进了遥感领域的可解释机器学习，为现有荒野的全面分析提供了机会，并对保护工作具有实际意义。
引用
@article{arxiv.2203.00379,
title = {Exploring Wilderness Characteristics Using Explainable Machine Learning in Satellite Imagery},
author = {Timo T. Stomberg and Taylor Stone and Johannes Leonhardt and Immanuel Weber and Ribana Roscher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.00379},
year = {2022}
}