論文の概要: Location-aware Adaptive Denormalization: A Deep Learning Approach For Wildfire Danger Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08208v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 00:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 15:32:01.276853
• Title: Location-aware Adaptive Denormalization: A Deep Learning Approach For Wildfire Danger Forecasting
• Title（参考訳）: 位置対応適応非正規化:山火事危険予測のための深層学習アプローチ
• Authors: Mohamad Hakam Shams Eddin, Ribana Roscher, Juergen Gall
• Abstract要約: 気候変動は、気候サイクルにおける極端な出来事を激化させ、増大させることが期待されている。 本稿では,山火事の危険予測のための2D/3D2枝畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.25189382307337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Climate change is expected to intensify and increase extreme events in the weather cycle. Since this has a significant impact on various sectors of our life, recent works are concerned with identifying and predicting such extreme events from Earth observations. This paper proposes a 2D/3D two-branch convolutional neural network (CNN) for wildfire danger forecasting. To use a unified framework, previous approaches duplicate static variables along the time dimension and neglect the intrinsic differences between static and dynamic variables. Furthermore, most existing multi-branch architectures lose the interconnections between the branches during the feature learning stage. To address these issues, we propose a two-branch architecture with a Location-aware Adaptive Denormalization layer (LOADE). Using LOADE as a building block, we can modulate the dynamic features conditional on their geographical location. Thus, our approach considers feature properties as a unified yet compound 2D/3D model. Besides, we propose using an absolute temporal encoding for time-related forecasting problems. Our experimental results show a better performance of our approach than other baselines on the challenging FireCube dataset.
• Abstract（参考訳）: 気候変動は、気候サイクルの極端な出来事を激化させ、増大させると予想されている。 これは我々の生活の様々な分野に大きな影響を与えるため、最近の研究は地球観測からこのような極端な事象を特定し予測することに関心がある。 本稿では,山火事危険予測のための2次元/3次元畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を提案する。 統一フレームワークを使用するには、以前のアプローチでは、時間次元に沿って静的変数を重複させ、静的変数と動的変数の固有の違いを無視する。 さらに、既存の多くのマルチブランチアーキテクチャは、機能学習の段階でブランチ間の相互接続を失う。 これらの問題に対処するため,位置対応適応非正規化層 (LOADE) を用いた2分岐アーキテクチャを提案する。 LOADEをビルディングブロックとして使用することにより、地理的な位置を条件に動的特徴を変調することができる。 そこで本研究では,特徴特性を複合2D/3Dモデルとして考察する。 さらに,時間関連予測問題に対する絶対時間符号化法を提案する。 実験結果は,firecubeデータセットの他のベースラインよりも優れた性能を示している。

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