論文の概要: SMArtCast: Predicting soil moisture interpolations into the future using
Earth observation data in a deep learning framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10823v2
- Date: Fri, 24 Apr 2020 20:46:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 03:59:52.999073
- Title: SMArtCast: Predicting soil moisture interpolations into the future using
Earth observation data in a deep learning framework
- Title（参考訳）: smartcast: 深層学習フレームワークにおける地球観測データを用いた土壌水分補間の予測
- Authors: Conrad James Foley, Sagar Vaze, Mohamed El Amine Seddiq, Alexey
Unagaev, Natalia Efremova
- Abstract要約: 本研究では,衛星画像から土壌水分と植生の計測を行った。
システムは、これらの測定の将来の値を予測することを学習する。
これは、モニタリング能力に制限のある地域で作物に好ましくない土壌水分を警告する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8399688944263843
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Soil moisture is critical component of crop health and monitoring it can
enable further actions for increasing yield or preventing catastrophic die off.
As climate change increases the likelihood of extreme weather events and
reduces the predictability of weather, and non-optimal soil moistures for crops
may become more likely. In this work, we a series of LSTM architectures to
analyze measurements of soil moisture and vegetation indiced derived from
satellite imagery. The system learns to predict the future values of these
measurements. These spatially sparse values and indices are used as input
features to an interpolation method that infer spatially dense moisture map for
a future time point. This has the potential to provide advance warning for soil
moistures that may be inhospitable to crops across an area with limited
monitoring capacity.
- Abstract（参考訳）: 土壌水分は作物の健康にとって重要な要素であり、収穫の増加や破滅的な死を防ぐためのさらなる行動を可能にする。
気候変動によって極端な気象現象が起こる可能性が高くなり、天候の予測可能性も低下し、作物に対する最適でない土壌水分がより多くなる可能性がある。
本研究は,衛星画像から得られた土壌水分と植生の計測を行うためのLSTMアーキテクチャである。
システムは、これらの測定の将来の値を予測することを学ぶ。
これらの空間疎度値と指標は、将来の時刻に空間密湿マップを推定する補間法の入力特徴として用いられる。
これは、モニタリング能力に制限のある地域で作物に好適な土壌水分の事前警告を与える可能性がある。
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