論文の概要: A Machine Learning Data Fusion Model for Soil Moisture Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09649v1
- Date: Mon, 20 Jun 2022 08:55:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-22 19:25:29.361920
- Title: A Machine Learning Data Fusion Model for Soil Moisture Retrieval
- Title(参考訳): 土壌水分検索のための機械学習データ融合モデル
- Authors: Vishal Batchu, Grey Nearing, Varun Gulshan
- Abstract要約: 深層学習に基づく畳み込み回帰モデルを構築し, 上部5cmの土壌の体積含水率を推定する。
入力予測器には、Sentinel-1(アクティブレーダ)、Sentinel-2(光学画像)、SMAP(パッシブレーダ)がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.3858051019755282
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We develop a deep learning based convolutional-regression model that
estimates the volumetric soil moisture content in the top ~5 cm of soil. Input
predictors include Sentinel-1 (active radar), Sentinel-2 (optical imagery), and
SMAP (passive radar) as well as geophysical variables from SoilGrids and
modelled soil moisture fields from GLDAS. The model was trained and evaluated
on data from ~1300 in-situ sensors globally over the period 2015 - 2021 and
obtained an average per-sensor correlation of 0.727 and ubRMSE of 0.054, and
can be used to produce a soil moisture map at a nominal 320m resolution. These
results are benchmarked against 13 other soil moisture works at different
locations, and an ablation study was used to identify important predictors.
- Abstract(参考訳): 深層学習に基づく畳み込み回帰モデルを開発し, 上部5cmまでの土壌水分量の推定を行った。
入力予測器には、Sentinel-1(アクティブレーダ)、Sentinel-2(光学画像)、SMAP(パッシブレーダ)、SoilGridsの物理変数、GLDASの土壌水分場などが含まれる。
このモデルは2015年から2021年の間に全世界で約1300個のインサイトセンサーのデータに基づいて訓練・評価され、センサーごとの平均相関は0.727、ubRMSEは0.054となり、名目上の320mの解像度で土壌水分マップを作成することができる。
これらの結果は, 異なる場所における他の13の土壌水分処理と比較し, 重要な予測因子の同定にアブレーションを用いた。
関連論文リスト
- EarthPT: a time series foundation model for Earth Observation [0.0]
我々は、地球観測(EO)事前訓練トランスであるEarthPTを紹介する。
我々は,EarthPTが将来の画素レベルの反射率を正確に予測できる効果的な予測器であることを実証した。
また,EarthPTで学習した埋め込みが意味的に意味のある情報を保持することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T18:00:00Z) - Long-term drought prediction using deep neural networks based on
geospatial weather data [78.63225885697149]
農業計画や保険には1年前から予測される高品質の干ばつが不可欠だ。
多様な時間的ニューラルネットワークモデルを用いたエンドツーエンドアプローチを導入することで、干ばつデータに対処する。
主な発見は、TransformerモデルであるEarthFormerが、正確な短期(最大6ヶ月)の予測を行う際の例外的なパフォーマンスである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T13:28:06Z) - Exploring the Effectiveness of Dataset Synthesis: An application of
Apple Detection in Orchards [68.95806641664713]
本研究では,リンゴ樹の合成データセットを生成するための安定拡散2.1-baseの有用性について検討する。
我々は、現実世界のリンゴ検出データセットでリンゴを予測するために、YOLOv5mオブジェクト検出モデルを訓練する。
その結果、実世界の画像でトレーニングされたベースラインモデルと比較して、生成データでトレーニングされたモデルはわずかに性能が劣っていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T09:46:01Z) - End-to-end deep learning for directly estimating grape yield from
ground-based imagery [53.086864957064876]
本研究は, ブドウ畑の収量推定に深層学習と併用した近位画像の応用を実証する。
オブジェクト検出、CNN回帰、トランスフォーマーモデルという3つのモデルアーキテクチャがテストされた。
本研究は,ブドウの収量予測における近位画像と深層学習の適用性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-04T01:34:46Z) - Impact of sensor placement in soil water estimation: A real-case study [0.0]
カナダ・アルバータ州レスブリッジの実際の農地における土壌水分推定におけるセンサ配置の影響について検討した。
本研究では, 不均質土壌パラメータを持つ3次元農業水理モデルを開発した。
最適センサ位置を決定するために3次元システムに観測可能性のモーダル度を適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-13T02:46:27Z) - Surface Warping Incorporating Machine Learning Assisted Domain
Likelihood Estimation: A New Paradigm in Mine Geology Modelling and
Automation [68.8204255655161]
新たに取得した破砕孔データによって課される地球化学的および空間的制約に基づいて, モデル表面を再構成するバイーシアンワープ法が提案されている。
本稿では,このワーピングフレームワークに機械学習を組み込むことにより,可能性の一般化を図る。
その基礎は、p(g|c) が p(y(c)|g と似た役割を果たすような地質領域の確率のベイズ計算によって構成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-15T10:37:52Z) - A CNN Approach to Simultaneously Count Plants and Detect Plantation-Rows
from UAV Imagery [56.10033255997329]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しい深層学習手法を提案する。
高度に乾燥したプランテーション構成を考慮した植物を数えながら、同時にプランテーション・ロウを検出し、配置する。
提案手法は、異なる種類の作物のUAV画像において、植物と植物をカウントおよびジオロケートするための最先端の性能を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-31T18:51:17Z) - Estimating Crop Primary Productivity with Sentinel-2 and Landsat 8 using
Machine Learning Methods Trained with Radiative Transfer Simulations [58.17039841385472]
我々は,機械モデリングと衛星データ利用の並列化を活用し,作物生産性の高度モニタリングを行う。
本モデルでは, 地域情報を使用しなくても, 各種C3作物の種類, 環境条件の総合的生産性を推定することに成功した。
これは、現在の地球観測クラウドコンピューティングプラットフォームの助けを借りて、新しい衛星センサーから作物の生産性をグローバルにマップする可能性を強調しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T16:23:13Z) - Semi-supervised Soil Moisture Prediction through Graph Neural Networks [12.891517184512551]
本研究では,土壌水分予測の問題を時間グラフによる半教師あり学習に転換する。
本研究では,地域間の関連位置の依存性を利用して土壌水分を予測できる動的グラフニューラルネットワークを提案する。
dglrと呼ばれるこのアルゴリズムは、地域内の複数の場所にわたって土壌水分を予測し、その間のグラフ構造を更新できるエンドツーエンド学習を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T07:56:11Z) - Global soil moisture from in-situ measurements using machine learning --
SoMo.ml [0.0]
機械学習, SoMo.ml を用いたその場測定から得られた土壌水分の地球規模の長期データセットについて述べる。
我々は、世界中の1000以上のステーションから収集されたその場データに基づいて、空間および時間における土壌水分動態を推定するために、Long Short-Term Memory(LSTM)モデルを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-05T22:32:28Z) - SMArtCast: Predicting soil moisture interpolations into the future using
Earth observation data in a deep learning framework [0.8399688944263843]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-16T23:06:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。