Interpretación de:
An unsupervised domain adaptation approach for change detection and its application to deforestation mapping in tropical biomes
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.08.026Soto Vega, P., Costa, G., Feitosa, R., Ortega Adarme, M., Almeida, C., Heipke, C., Rottensteiner, F., 2021: An unsupervised domain adaptation approach for change detection and its application to deforestation mapping in tropical biomes, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 181, 113-128, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.08.026
Intérprete
Fernández Uriarte Fiorela Milagros
Fecha de interpretación
17/05/2024
Revisor
Calderon Martha S.
Resultados y conclusiones
Este estudio introdujo un nuevo método para traducir imágenes con el objetivo de detectar cambios, especialmente en la deforestación en áreas tropicales (La selva amazónica y la sabana). Se utilizó; un enfoque de adaptación de dominio no supervisado basado en ciclos, ampliando un modelo llamado CycleGAN. Descubrieron que el método CycleGAN original no lograba mantener las características importantes de las imágenes originales, lo que causaba errores al detectar cambios, como crear cambios de deforestación donde no debería haberlas, en algunos métodos propuestos (CycleGAN DN) que funcionaban mejor. Estos métodos podrían cambiar el aspecto de las imágenes adaptadas para que se parecieran más a las originales, lo que mejoraba la detección de cambios; además podían hacer que las imágenes adaptadas se parecieran más al estilo de las imágenes del nuevo lugar. Los resultados también mostraron que la precisión del método depende de la distribución de los datos del dominio, y sugirieron posibles mejoras para futuras investigaciones. La introducción de nuevos términos en la función objetivo mejoró significativamente la precisión del clasificador.
Metodología y datos
Se emplearon métodos en el área de teledetección en un enfoque de adaptación dominio (DA) basado en CycleGANs, para realizar traducción de imágenes en la adaptación desde un dominio objetivo, en la detección de cambios que pueda procesar sin la necesidad de más entrenamientos. Este método, se basa en mapeo no lineales que toman dos imágenes desde una ubicación geográfica que genere imágenes, lo más importante es la adaptación de dominio (DA), ya que la otra adaptación solo es básico en el contexto del entrenamientos. Se evaluó la detección de deforestación, considerando tres dominios, con imágenes del sensor landsat-8 descargando en la plataforma USGS en los diferentes sitios de la selva amazónica y en el Cerrado (sabana) brasileño, con una evaluación de seis combinaciones y seis escenarios teniendo en cuenta la entrada y salida de las imágenes para comprender la entrada del mapeo para que se realice correctamente la detección de cambios.
Limitaciones de la investigación
Se ha evaluado en un solo periodo del año (julio y agosto), lo ideal sería que hubiera sido evaluado en diferentes épocas del año. El método no distingue entre diferentes tipos de cambios; es decir el método no está diseñado para identificar que tipo de cambio está sucediendo en las imágenes, sino que simplemente detecta que ha habido algún tipo de alteración en comparación con las imágenes originales. Los modelos nuevos requieren de grandes cantidades de datos para que el estudio sea más adecuado, por lo que es un problema para aplicar en teledetección (RS). Sin embargo, las distintas imágenes en grandes extensions de territorio requiere de un largo trabajo, por ello las técnicas crean imágenes apartir de un dominio de lo que puede generar errores en su automatización, puesto que se necesitan supervisión a través de etiquetas que van a dificultar la calidad de los datos.
Recomendaciones
Se recomienda explorar otras técnicas de adaptación de dominio (DA), para analizar y comparar su efectividad en la eliminación de errores y mejorar la precisión del modelo clasificador mejorando los datos de entrenamiento. Además, se deben considerar y aplicar en otras áreas de detección de cambios para motivar más investigaciones a futuras.
Adaptación: Bosques
Mitigación: Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura
Escala: Regional
Ámbito geográfico: Selva amazónica,Cerrado brasileño (sabana)
Palabras clave: CicloGAN, Deforestación, Detección de cambios, Sensores remotos, Técnicas de adaptación de dominio.
Cita de la interpretación
Fernández Uriarte, Fiorela Milagros, 2024: Interpretación de Soto Vega et al. (2021, doi:10.1016/j.isprsjprs.2021.08.026), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/9c0fc7b1-e07f-4fb2-9e38-bfd775d0334e