論文の概要: Forecasting localized weather impacts on vegetation as seen from space with meteo-guided video prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16198v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 17:59:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 13:54:41.221238
• Title: Forecasting localized weather impacts on vegetation as seen from space with meteo-guided video prediction
• Title（参考訳）: メテオ誘導映像予測による宇宙からの植生の局地的気象影響予測
• Authors: Vitus Benson, Christian Requena-Mesa, Claire Robin, Lazaro Alonso, Jos\'e Cort\'es, Zhihan Gao, Nora Linscheid, M\'elanie Weynants, Markus Reichstein
• Abstract要約: 本研究では,欧州の気象に対する植生応答を,センチネル2衛星で測定する新しい手法を提案する。 天気予報による最先端映像予測手法を拡張することで,空間的・時間的文脈の両面を活用できる。 我々は、我々のモデル化された植生力学が下流のタスクでどのように活用できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.650018757501482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel approach for modeling vegetation response to weather in Europe as measured by the Sentinel 2 satellite. Existing satellite imagery forecasting approaches focus on photorealistic quality of the multispectral images, while derived vegetation dynamics have not yet received as much attention. We leverage both spatial and temporal context by extending state-of-the-art video prediction methods with weather guidance. We extend the EarthNet2021 dataset to be suitable for vegetation modeling by introducing a learned cloud mask and an appropriate evaluation scheme. Qualitative and quantitative experiments demonstrate superior performance of our approach over a wide variety of baseline methods, including leading approaches to satellite imagery forecasting. Additionally, we show how our modeled vegetation dynamics can be leveraged in a downstream task: inferring gross primary productivity for carbon monitoring. To the best of our knowledge, this work presents the first models for continental-scale vegetation modeling at fine resolution able to capture anomalies beyond the seasonal cycle, thereby paving the way for predictive assessments of vegetation status.
• Abstract（参考訳）: sentinel 2衛星で測定した欧州の気象に対する植生応答をモデル化する新しい手法を提案する。 既存の衛星画像予測手法では、マルチスペクトル画像のフォトリアリスティックな品質に焦点が当てられているが、派生植生のダイナミクスはそれほど注目されていない。 天気予報による最先端映像予測手法を拡張することで,空間的・時間的文脈を両立する。 我々は、学習したクラウドマスクと適切な評価スキームを導入することで、植生モデリングに適したEarthNet2021データセットを拡張した。 定性的かつ定量的な実験は、衛星画像予測の先進的なアプローチを含む、幅広いベースライン手法に対する我々のアプローチの優れた性能を示す。 さらに,炭素モニタリングのための総生産量の推定という下流タスクにおいて,モデル化された植生の動態をどのように活用できるかを示す。 我々の知る限り、本研究は、季節周期を超えた異常を捕捉し、植生状態の予測的評価を行うことのできる、大陸規模の植生モデリングのための最初のモデルを示す。

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