衛星画像時系列のパノプティックセグメンテーションにコンボリューショナル時間注意ネットワークを用いる

多時相衛星画像への前例のないアクセスが、様々な地球観測タスクに新たな視点を開きました。その中でも、農地のピクセル精度でのパノプティックセグメンテーションは経済面と環境面で大きな影響を持っています。研究者たちは単一画像に対するこの問題を探究してきましたが、我々は作物の生育期の複雑な時間的なパターンが、時間系列画像でより適切に対処できると考えています。本論文では、衛星画像時間系列（SITS）のパノプティックセグメンテーションに向けた初めての一貫した単段階手法を提案します。このモジュールは、時間的自己注意を用いて豊かで適応的な多尺度空間時間特徴を抽出する当社独自の画像シーケンスエンコーディングネットワークと組み合わせることができます。また、パノプティックアノテーション付きの最初のオープンアクセスSITSデータセットであるPASTISも紹介します。我々は、意味的セグメンテーションにおいて複数の競合アーキテクチャに対して当社エンコーダーの優位性を示し、SITSのパノプティックセグメンテーションにおける初めての最先端技術を確立しました。当社の実装とPASTISは公開されています。