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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08208v2
• Date: Fri, 7 Apr 2023 23:35:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 21:11:03.737844
• Title: Location-aware Adaptive Normalization: A Deep Learning Approach For Wildfire Danger Forecasting
• Title（参考訳）: 位置認識適応正規化: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: 本稿では、位置認識型適応正規化層(LOAN)を備えた2D/3D二分岐畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。 LOAN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。 その結果,位置対応型特徴正規化は動的変数と地理的位置の関係を学習する上で有望な手法であることが示唆された。
• 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. With respect to wildfire danger forecasting, previous deep learning 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, this paper proposes a 2D/3D two-branch convolutional neural network (CNN) with a Location-aware Adaptive Normalization layer (LOAN). Using LOAN as a building block, we can modulate the dynamic features conditional on their geographical locations. Thus, our approach considers feature properties as a unified yet compound 2D/3D model. Besides, we propose using the sinusoidal-based encoding of the day of the year to provide the model with explicit temporal information about the target day within the year. Our experimental results show a better performance of our approach than other baselines on the challenging FireCube dataset. The results show that location-aware adaptive feature normalization is a promising technique to learn the relation between dynamic variables and their geographic locations, which is highly relevant for areas where remote sensing data builds the basis for analysis. The source code is available at https://github.com/HakamShams/LOAN.
• 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。 火災危険予知に関しては、従来のディープラーニング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本質的な違いを無視する。 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。 そこで本稿では,2d/3d双方向畳み込み畳み込みニューラルネットワーク(cnn, location-aware adaptive normalization layer, loan)を提案する。 LOANをビルディングブロックとして使用することにより,地理的位置の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。 また,本モデルでは,年内の目標日に関する明示的な時間情報を提供するために,正弦波に基づく年次エンコーディングを提案する。 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。 その結果,位置対応型特徴正規化は動的変数とその地理的位置の関係を学習する上で有望な手法であることが示唆された。 ソースコードはhttps://github.com/hakamshams/loanで入手できる。

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