Remote sensing of environment and disaster laboratory

Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Japan

Exploring various polarimetric SAR modes for effective
canal detection in peatlands
泥炭地における運河検出のための様々なポラリメトリSARモードの検討

photoMuhammad Haidar, Wataru Takeuchi
Abstract: This study evaluated various polarimetric SAR modes to detect drainage canals in peatlands using ALOS-2/PALSAR-2 images. Remarkably, the results indicatedthat both dual and full polarimetry inputs yielded similar outcomes, showcasing a comparable level of accuracy and effectiveness in distinguishing canals. Given that dual
polarimetry demands less data and computational resources, it emerges as the preferred option.
要旨: 本研究では、ALOS-2/PALSAR-2画像を用いて、泥炭地の排水路を検出するための様々なポラリメトリSARモードを評価した。その結果、驚くべきことに、デュアルポラリメトリとフルポラリメトリの両方が同じような結果をもたらし、運河の識別において同程度の精度と有効性を示した。デュアルポラリメ
トリの方がデータ量と計算資源が少なくて済むことから、デュアルポラリメトリが望ましい選択肢であることがわかります。

1. Background 背景

3. Results 結果
In the context of tropical peatlands,
canal mapping is crucial forunderstanding
alterationsinhydrology and their subsequent
impact on carbon storage dynamics[1]. The establishment of drainage
canals with the purpose of improving
agricultural yields has a direct effecton local hydrology, leading to thelowering of groundwater tables [2].
Soil CO2 measurement have revealed
astrong
correlation
betweendecomposition rates and the depth of
the water table [3] and showed thatdrainage canals amplify dissolved
organic carbon transport [4].

Theoverall
highestperformance was achieved in
the full polarization mode
(0.6497), although it ispractically equivalent to thedualpolarizationmode(0.6487), with a mere 0.1%
difference in accuracy.

Figure. 3. Validation accuracy for 50 epochs

全体的に最も高いパフォーマンスを達成したのは完全偏光モード（0.6497）であったが、実質的には二重偏光モード（0.6487）と同等であり、精度の差はわずか0.1%であった。

熱帯泥炭地の文脈では、水文学の変化と、それに続く炭素貯留動態への影響を理解するために、運河のマッピングが極めて重要である[1]。農業収量の向上を目的とした排水路の設置は、地域の水文学に直接的な影響を及ぼし、地下水位の低下につながる[2]。土壌CO2測定によって、分解速度と水位深度の間に強い相関関係があることが明らかになり [3]、排水路が溶存有機炭素の輸送を増幅することが示された [4]。

https://www.grida.no/resources/12535

Figure. 1. Canal evolution

2. Study area & methodology 研究領域と研究方法

Figure. 2. Study area

•Deep learning-based binary imagesegmentation classifier.
•Label images covered 2494 km2
located in Central Kalimantan,
Indonesia and are divided into 70%,15%, and 15% for training, validation,and testing.
•SAR
preprocessing:radiometriccalibration, speckle filtering, linier todB, mosaic.
•Fixed hyperparameters: batch size of5, 50 epoch, Adam optimizer, Jaccard
loss function, IoU accuracy metric.
•Tuned hyperparameters:
Unet
Architecture, EffNetb7 encododer,
Learning rate of 3.46 x 10-4

Figure. 4. Prediction visual comparison on industrial plantation

Industrial plantations are typically the most intensively drained areas in peatlands.
All polarimetry combinations, except single polarimetry, perform relatively well inthese areas. Although full polarization works best, dual polarization mode exhibits
superior performance compared to the three different polarization combinations,demonstrating its effectiveness in canal detection.
工業用プランテーションは、一般的に泥炭地で最も集中的に排水される地域である。シングルポラリメトリを除くすべてのポラリメトリの組み合わせは、これらの地域では比較的良好な結果を示した。完全偏光が最もよく機能するが、二重偏光モードは、3つの異なる偏光の組み合わせと比較して優れた性能を示し、運河検出における有効性を実証している。

4. Conclusion 結論
Combining different polarimetry can potentially enhance the segmentation
performance but does not consistently improve the results. Evaluating segmentation
accuracy involves not only selecting an appropriate classifier but also thoughtfully
choosing a suitable polarimetry mode.

• ディープラーニングに基づく2値画像セグメンテーション分類器。
異なるポラリメトリーを組み合わせることで、セグメンテーション性能が向• ラベル画像はインドネシアの中央カリマンタンに位置する2494km2をカバー上する可能性はあるが、一貫して結果が向上するわけではない。セグメンテし、70％、15％、15％に分割してトレーニング、検証、テストを行った。
ーションの精度を評価するには、適切な分類器を選択するだけでなく、適切• SAR前処理：ラジオメトリックキャリブレーション、スペックルフィルタリなポラリメトリーモードを慎重に選択する必要がある。
ング、リニアーto dB、モザイク。
• 固定ハイパーパラメータ：バッチサイズ5、50エポック、Adamオプティマイ
References: [1] Deshmukh et al., 2021; [2] Bader et al., 2018; [3] Hirano et al., 2009; [4] Gandois et al., 2020
ザ、Jaccard損失関数、IoU精度メトリック。
• 調整されたハイパーパラメータ： Unetアーキテクチャ、EffNetb7エンコーダ、 Poster audio guide:
English日本語-4
ポスターオーディオガイド
学習率3.46 x 10
Design on June 4th, 2024
For further details, contact: Mr. Muhammad Haidar, Bw-605, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (E-mail: haidar@g.ecc.u-tokyo.ac.jp)