論文の概要: Learning to forecast vegetation greenness at fine resolution over Africa with ConvLSTMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13648v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 23:03:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 13:56:10.636831
• Title: Learning to forecast vegetation greenness at fine resolution over Africa with ConvLSTMs
• Title（参考訳）: ConvLSTMによるアフリカにおける植生緑度予測の学習
• Authors: Claire Robin, Christian Requena-Mesa, Vitus Benson, Lazaro Alonso, Jeran Poehls, Nuno Carvalhais and Markus Reichstein
• Abstract要約: 我々は、このタスクに対処するために、畳み込みLSTM(ConvLSTM)アーキテクチャを使用します。 我々は,アフリカにおける植生の変化をSentinel-2衛星NDVIを用いて予測し,ERA5気象分析,SMAP衛星測定,地形解析を行った。 以上の結果から,ConvLSTMモデルがNDVIの季節変動を高分解能で予測できるだけでなく,観測基準値に対する気象異常の影響も明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7708222692419735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Forecasting the state of vegetation in response to climate and weather events is a major challenge. Its implementation will prove crucial in predicting crop yield, forest damage, or more generally the impact on ecosystems services relevant for socio-economic functioning, which if absent can lead to humanitarian disasters. Vegetation status depends on weather and environmental conditions that modulate complex ecological processes taking place at several timescales. Interactions between vegetation and different environmental drivers express responses at instantaneous but also time-lagged effects, often showing an emerging spatial context at landscape and regional scales. We formulate the land surface forecasting task as a strongly guided video prediction task where the objective is to forecast the vegetation developing at very fine resolution using topography and weather variables to guide the prediction. We use a Convolutional LSTM (ConvLSTM) architecture to address this task and predict changes in the vegetation state in Africa using Sentinel-2 satellite NDVI, having ERA5 weather reanalysis, SMAP satellite measurements, and topography (DEM of SRTMv4.1) as variables to guide the prediction. Ours results highlight how ConvLSTM models can not only forecast the seasonal evolution of NDVI at high resolution, but also the differential impacts of weather anomalies over the baselines. The model is able to predict different vegetation types, even those with very high NDVI variability during target length, which is promising to support anticipatory actions in the context of drought-related disasters.
• Abstract（参考訳）: 気候や気象イベントに応じて植生の状態を予測することは大きな課題である。 その実施は、作物の収量、森林被害、あるいはより一般的には、不在が人道的災害に繋がる社会経済的機能に関連する生態系サービスへの影響を予測する上で極めて重要であることが証明される。 植生状態は、いくつかの時間スケールで起こる複雑な生態過程を調節する天候や環境条件に依存する。 植生と異なる環境ドライバの相互作用は瞬時に応答を表現し、また時間的に遅延した効果を示し、しばしば景観や地域規模での新たな空間的文脈を示す。 地表面予測タスクを,地形と気象変数を用いて非常に微細な解像度で植生発達を予測し,予測を導くことを目的とした,強誘導ビデオ予測タスクとして定式化する。 我々は,この課題に対処するためにコンボリューショナルLSTM(ConvLSTM)アーキテクチャを使用し,ERA5気象分析,SMAP衛星計測,地形(DEM of SRTMv4.1)を変数としたセンチネル2衛星NDVIを用いてアフリカの植生変化を予測した。 以上の結果から,ConvLSTMモデルがNDVIの季節変動を高分解能で予測できるだけでなく,観測基準値に対する気象異常の影響も明らかとなった。 このモデルは、干ばつ関連災害の文脈で予測行動を支援することを約束している、ターゲット長の非常に高いNDVI変動量でさえ、異なる植生タイプを予測できる。

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