해상도에 구애받지 않는 위성 이미지 기반 필지 경계 구획화

Delineate Anything: Resolution-Agnostic Field Boundary Delineation on Satellite Imagery

April 3, 2025

저자: Mykola Lavreniuk, Nataliia Kussul, Andrii Shelestov, Bohdan Yailymov, Yevhenii Salii, Volodymyr Kuzin, Zoltan Szantoi

cs.AI

초록

위성 이미지에서 농업 필드 경계를 정확하게 구획하는 것은 토지 관리와 작물 모니터링에 매우 중요합니다. 그러나 현재의 방법들은 데이터셋 크기의 한계, 해상도 차이, 그리고 다양한 환경 조건으로 인해 어려움에 직면해 있습니다. 우리는 이 문제를 인스턴스 세분화(instance segmentation) 작업으로 재구성하고, 대규모 다중 해상도 데이터셋인 Field Boundary Instance Segmentation - 22M(FBIS-22M)을 소개함으로써 이를 해결합니다. FBIS-22M은 672,909개의 고해상도 위성 이미지 패치(0.25m에서 10m까지)와 22,926,427개의 개별 필드 인스턴스 마스크로 구성되어, 농업 데이터셋과 다른 컴퓨터 비전 분야의 데이터셋 간의 격차를 크게 줄였습니다. 또한, 우리는 새로운 FBIS-22M 데이터셋으로 훈련된 인스턴스 세분화 모델인 Delineate Anything을 제안합니다. 우리가 제안한 모델은 기존 방법 대비 [email protected]에서 88.5%, [email protected]:0.95에서 103%의 상당한 성능 향상을 이루며, 더 빠른 추론 속도와 다양한 이미지 해상도 및 보지 못한 지리적 지역에서의 강력한 제로샷 일반화 능력을 보여줍니다. 코드, 사전 훈련된 모델, 그리고 FBIS-22M 데이터셋은 https://lavreniuk.github.io/Delineate-Anything에서 확인할 수 있습니다.

English

The accurate delineation of agricultural field boundaries from satellite imagery is vital for land management and crop monitoring. However, current methods face challenges due to limited dataset sizes, resolution discrepancies, and diverse environmental conditions. We address this by reformulating the task as instance segmentation and introducing the Field Boundary Instance Segmentation - 22M dataset (FBIS-22M), a large-scale, multi-resolution dataset comprising 672,909 high-resolution satellite image patches (ranging from 0.25 m to 10 m) and 22,926,427 instance masks of individual fields, significantly narrowing the gap between agricultural datasets and those in other computer vision domains. We further propose Delineate Anything, an instance segmentation model trained on our new FBIS-22M dataset. Our proposed model sets a new state-of-the-art, achieving a substantial improvement of 88.5% in [email protected] and 103% in [email protected]:0.95 over existing methods, while also demonstrating significantly faster inference and strong zero-shot generalization across diverse image resolutions and unseen geographic regions. Code, pre-trained models, and the FBIS-22M dataset are available at https://lavreniuk.github.io/Delineate-Anything.