論文の概要: EarthNet2021: A novel large-scale dataset and challenge for forecasting localized climate impacts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06246v1
• Date: Fri, 11 Dec 2020 11:21:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 03:07:01.660656
• Title: EarthNet2021: A novel large-scale dataset and challenge for forecasting localized climate impacts
• Title（参考訳）: earthnet2021: 新しい大規模データセットと局地的気候影響予測への挑戦
• Authors: Christian Requena-Mesa, Vitus Benson, Joachim Denzler, Jakob Runge and Markus Reichstein
• Abstract要約: 大規模な地球観測データセットにより、粗い気象情報を高解像度の地球表面予測に変換できる機械学習モデルが作成できるようになった。 メソスケール気象予測に基づく衛星画像の映像予測として高分解能地球表面予測を定義します。 EarthNet 2021は、高分解能地形とメソスケール(1.28 km)の気象変数と一致する、20 mの解像度でターゲット時空間のセンチネル2衛星画像を含む新しいデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.795776149170978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Climate change is global, yet its concrete impacts can strongly vary between different locations in the same region. Seasonal weather forecasts currently operate at the mesoscale (> 1 km). For more targeted mitigation and adaptation, modelling impacts to < 100 m is needed. Yet, the relationship between driving variables and Earth's surface at such local scales remains unresolved by current physical models. Large Earth observation datasets now enable us to create machine learning models capable of translating coarse weather information into high-resolution Earth surface forecasts. Here, we define high-resolution Earth surface forecasting as video prediction of satellite imagery conditional on mesoscale weather forecasts. Video prediction has been tackled with deep learning models. Developing such models requires analysis-ready datasets. We introduce EarthNet2021, a new, curated dataset containing target spatio-temporal Sentinel 2 satellite imagery at 20 m resolution, matched with high-resolution topography and mesoscale (1.28 km) weather variables. With over 32000 samples it is suitable for training deep neural networks. Comparing multiple Earth surface forecasts is not trivial. Hence, we define the EarthNetScore, a novel ranking criterion for models forecasting Earth surface reflectance. For model intercomparison we frame EarthNet2021 as a challenge with four tracks based on different test sets. These allow evaluation of model validity and robustness as well as model applicability to extreme events and the complete annual vegetation cycle. In addition to forecasting directly observable weather impacts through satellite-derived vegetation indices, capable Earth surface models will enable downstream applications such as crop yield prediction, forest health assessments, coastline management, or biodiversity monitoring. Find data, code, and how to participate at www.earthnet.tech .
• Abstract（参考訳）: 気候変動は世界中で起きているが、その具体的な影響は地域によって大きく異なる。 季節天気予報は現在メソスケール(1km)で運行されている。 より標的的な緩和と適応には、100m以下のモデリングの影響が必要である。 しかし、そのような局所スケールでの駆動変数と地球表面の関係は、現在の物理モデルでは未解決のままである。 大規模な地球観測データセットにより、粗い気象情報を高解像度の地球表面予測に変換できる機械学習モデルが作成できるようになった。 本稿では,地球表面の高分解能予測を,メソスケール気象予報に基づく衛星画像の映像予測として定義する。 ビデオ予測にはディープラーニングモデルが取り組まれている。 このようなモデルの開発には、分析可能なデータセットが必要です。 我々は,高分解能地形とメソスケール(1.28km)の気象条件に適合した,目標時空間センチネル2衛星画像を含む新しいキュレートデータセットであるEarthNet2021を紹介する。 32000以上のサンプルで、ディープニューラルネットワークのトレーニングに適している。 複数の地球表面の予測を比較することは簡単ではない。 そこで我々は,地球表面反射率予測モデルのための新しいランキング基準であるEarthNetScoreを定義した。 モデル相互比較では、異なるテストセットに基づいた4トラックの挑戦としてEarthNet2021をフレーム化します。 これにより、モデルの有効性とロバスト性の評価と、極端な事象と年次植生サイクルのモデル適用性が期待できる。 衛星由来の植生指標による直接観測可能な気象の影響の予測に加えて、地球表面モデルにより、作物収量予測、森林健康評価、海岸線管理、生物多様性監視といった下流の応用が可能になる。 www.earthnet.techでデータ、コード、参加方法を見つける。

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