Uporaba učenja s prenosom znanja za medregionalno kartiranje poljščin

Spatial Transfer Learning for Cross-Regional Crop Mapping

Avtor(ji):

Miloš Pandžić, Dejan Pavlović, Oskar Marko, Milan Kilibarda

Izvleček:

Natančne informacije o prostorski porazdelitvi poljščin so bistvenega pomena za sodobno kmetijstvo, ki se zaradi podnebnih sprememb in svetovnega povpraševanja po hrani spopada z vse večjimi pritiski. Napredek pri opazovanju Zemlje, razpoložljivosti satelitskih podatkov in strojnem učenju (ang. machine learning – ML) je omogočil učinkovito spremljanje poljščin v velikem obsegu. Tradicionalni pristopi h kartiranju poljščin temeljijo na velikih označenih naborih podatkov, kar pa je drago in zapleteno, zato se spodbuja uporaba alternativnih strategij. Učenje s prenosom znanja (ang. transfer learning – TL) odpravlja to omejitev s prilagoditvijo modelov, naučenih na območjih, bogatih s podatki, območjem, kjer označenih podatkov ni ali pa so omejeni. V tej študiji preučujemo učenje TL za kartiranje vrst poljščin z uporabo naključnega gozda (ang. Random Forest – RF) in transformerja samo s kodirnikom z glavo klasifikacije v treh podatkovnih modalitetah: Sentinel-1, Sentinel-2 in njuni kombinaciji. Satelitske časovne vrste so bile interpolirane v redne 15-dnevne intervale, da se zagotovi dosleden vhodni podatek modela. Modeli so bili usposobljeni na velikem označenem naboru podatkov iz Slovenije in preneseni v Srbijo, kjer je razpoložljivost označenih podatkov omejena. Ocenili smo standardne strategije prenosa modelov in natančnega prilagajanja. Najboljšo učinkovitost je dosegel pristop TL, ki temelji na transformerjih, z zamrznjenim ekstraktorjem značilnosti in natančno nastavljenim glavnim klasifikatorjem, pri čemer je dosegel rezultat F1 91 % in za 7 % presegel nadzorovano učenje v regiji. Rezultati kažejo, da pristop TL omogoča preneseno kartiranje poljščin v preučevanih regijah, hkrati pa precej zmanjša odvisnost od velikih označenih naborov podatkov.

Ključne besede:

prenos znanja, kartiranje poljščin, Sentinel-1, Sentinel-2, transformerji, naključni gozd

DOI: 10.15292/geodetski-vestnik.2026.02.268-288

Citation:

Miloš Pandžić, Dejan Pavlović, Oskar Marko, Milan Kilibarda (2026). Uporaba učenja s prenosom znanja za medregionalno kartiranje poljščin. | Spatial Transfer Learning for Cross-Regional Crop Mapping. Geodetski vestnik, 70 (2), 268-288. DOI: 10.15292/geodetski-vestnik.2026.02.268-288