大型有袭类哺乳动物创建的轨迹的遥感彩色图像语义分割
计算机视觉与模式识别
2025-05-20 v3
摘要
确定生物多样性受到威胁的空间区域对于有效的生态系统保护和监测至关重要。本研究评估了 various machine learning 方法用于自动检测放牧轨迹。我们测试了五种语义分割模型结合 14 种不同的编码器网络。最佳组合为 UNet 与 MambaOut 编码器。该提出的解决方案可用于构建工具，以持续对放牧轨迹的变化进行映射和跟踪。
引用
@article{arxiv.2504.12121,
title = {Remote sensing colour image semantic segmentation of trails created by large herbivorous Mammals},
author = {Jose Francisco Diez-Pastor and Francisco Javier Gonzalez-Moya and Pedro Latorre-Carmona and Francisco Javier Perez-Barbería and Ludmila I. Kuncheva and Antonio Canepa-Oneto and Alvar Arnaiz-González and Cesar Garcia-Osorio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.12121},
year = {2025}
}
备注
24 pages, 6 figures. Submitted to "International Journal of Remote Sensing"