論文の概要: Mesogeos: A multi-purpose dataset for data-driven wildfire modeling in the Mediterranean

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05144v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 12:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 14:35:32.249371
• Title: Mesogeos: A multi-purpose dataset for data-driven wildfire modeling in the Mediterranean
• Title（参考訳）: Mesogeos: 地中海におけるデータ駆動型山火事モデリングのための多目的データセット
• Authors: Spyros Kondylatos, Ioannis Prapas, Gustau Camps-Valls, Ioannis Papoutsis
• Abstract要約: Mesogeosは地中海の山火事モデリングのための大規模なデータセットである。 これは、山火事の運転者(気象学、植生、人的活動)を表す変数と、山火事の発火と焼かれた地域に関する歴史的記録を統合している。 Datacube構造は、さまざまな山火事モデリングタスクで機械学習(ML)の使用を評価する機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.64289059474815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Mesogeos, a large-scale multi-purpose dataset for wildfire modeling in the Mediterranean. Mesogeos integrates variables representing wildfire drivers (meteorology, vegetation, human activity) and historical records of wildfire ignitions and burned areas for 17 years (2006-2022). It is designed as a cloud-friendly spatio-temporal dataset, namely a datacube, harmonizing all variables in a grid of 1km x 1km x 1-day resolution. The datacube structure offers opportunities to assess machine learning (ML) usage in various wildfire modeling tasks. We extract two ML-ready datasets that establish distinct tracks to demonstrate this potential: (1) short-term wildfire danger forecasting and (2) final burned area estimation given the point of ignition. We define appropriate metrics and baselines to evaluate the performance of models in each track. By publishing the datacube, along with the code to create the ML datasets and models, we encourage the community to foster the implementation of additional tracks for mitigating the increasing threat of wildfires in the Mediterranean.
• Abstract（参考訳）: 地中海における山火事モデリングのための大規模多目的データセットであるMesogeosを紹介した。 メソゲオスは、山火事の運転者(気象学、植生、人的活動)を表す変数と、山火事の発火の歴史記録と17年間(2006-2022年)の火災地域を統合している。 クラウドフレンドリーな時空間データセット、すなわちデータキューブとして設計され、1km x 1km x 1日解像度のグリッド内のすべての変数を調和させる。 Datacube構造は、さまざまな山火事モデリングタスクで機械学習(ML)の使用を評価する機会を提供する。 この可能性を示すために,(1)短期的山火事危険予測と(2)着火点を考慮した最終焼損面積推定という2つのml対応データセットを抽出した。 各トラックにおけるモデルのパフォーマンスを評価するために、適切なメトリクスとベースラインを定義します。 データキューブを公開し、MLデータセットとモデルを作成するためのコードとともに、地中海における山火事の脅威の増大を緩和するための追加のトラックの実装を促進することをコミュニティに奨励します。

関連論文リスト

• Explainable Global Wildfire Prediction Models using Graph Neural Networks [2.2389592950633705]
  本稿では,グローバルな山火事予測のための革新的なグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。 我々のアプローチは、地球温暖化や山火事のデータをグラフ表現に変換し、ヌル海洋データロケーションのような課題に対処します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-11T10:44:41Z)
• Pushing the Limits of Pre-training for Time Series Forecasting in the CloudOps Domain [54.67888148566323]
  クラウドオペレーションドメインから,大規模時系列予測データセットを3つ導入する。 強力なゼロショットベースラインであり、モデルとデータセットサイズの両方において、さらなるスケーリングの恩恵を受けています。 これらのデータセットと結果を取得することは、古典的および深層学習のベースラインを事前訓練された方法と比較した総合的なベンチマーク結果の集合である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T08:09:51Z)
• A generative model for surrogates of spatial-temporal wildfire nowcasting [13.551652250858144]
  3次元ベクトル量子変分オートコーダを用いて生成モデルを提案する。 このモデルは、最近カリフォルニア州で起きた大規模な山火事(チムニー火災)のエコリージョンでテストされている。 数値的な結果から, 連続かつ構造的な火災シナリオの生成に成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-05T06:54:18Z)
• Kick Back & Relax: Learning to Reconstruct the World by Watching SlowTV [68.31957280416347]
  自己教師付き単分子深度推定(SS-MDE)は、膨大な量のデータにスケールする可能性がある。 我々は,既存の自動車用データセットよりも桁違いに多くのデータを含む,YouTubeから収集した大規模SlowTVデータセットを提案する。 SS-MDEモデルをトレーニングし、屋内/屋外の大量のデータセットにゼロショットの一般化を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T09:13:32Z)
• ClimaX: A foundation model for weather and climate [51.208269971019504]
  ClimaXは気象と気候科学のディープラーニングモデルである。 気候データセットの自己教師型学習目標で事前トレーニングすることができる。 気候や気候の様々な問題に対処するために、微調整が可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-24T23:19:01Z)
• Argoverse 2: Next Generation Datasets for Self-Driving Perception and Forecasting [64.7364925689825]
  Argoverse 2(AV2)は、自動運転分野の研究の知覚と予測のための3つのデータセットの集合である。 Lidarデータセットには、ラベルなしのLidar点雲とマップ整列ポーズの2万のシーケンスが含まれている。 Motion Forecastingデータセットには、各ローカルシーンにおける自動運転車と他のアクター間の興味深い、挑戦的なインタラクションのために採掘された25万のシナリオが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T00:36:22Z)
• Next Day Wildfire Spread: A Machine Learning Data Set to Predict Wildfire Spreading from Remote-Sensing Data [5.814925201882753]
  Next Day Wildfire Spread」は、アメリカ全土で10年近くにわたってリモートセンシングされたデータを収集した、歴史的な山火事の収集データである。 我々は、このデータの空間情報を利用して、山火事の拡散を予測する畳み込みオートエンコーダを実装した。 このデータセットは、リモートセンシングデータに基づく1日のリードタイムに基づく山火事伝播モデル開発のためのベンチマークとして使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-04T23:28:44Z)
• Sketch and Scale: Geo-distributed tSNE and UMAP [75.44887265789056]
  地理的に分散したデータセット上で機械学習分析を実行することは、急速に発生する問題である。 私たちはSketch and Scale(SnS)という新しいフレームワークを紹介します。 これはCount Sketchデータ構造を利用して、エッジノード上のデータを圧縮し、マスターノード上の縮小サイズスケッチを集約し、サマリ上でバニラtSNEまたはUMAPを実行する。 我々は、この技術が完全に並列で、線形に時間にスケールし、メモリに対数的に分散し、通信し、世界中の複数のデータセンターにまたがる数百万、数十億のデータポイントでデータセットを解析できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-11T22:32:21Z)
• Uncertainty Aware Wildfire Management [6.997483623023005]
  アメリカ合衆国では近年の山火事で生命が失われ、数十億ドルが失われた。 大規模に展開するリソースは限られており、火災の広がりを予測することは困難である。 本稿では,山火事対策のための意思決定論的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T17:47:31Z)
• Deep Learning Models for Predicting Wildfires from Historical Remote-Sensing Data [11.071023080939794]
  私たちは10年近くにわたるリモートセンシングデータと過去の火災記録を集約して、山火事を予測するデータセットを作成します。 4つの異なるディープラーニングモデルを比較し,解析し,山火事の可能性を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T00:27:22Z)
• JHU-CROWD++: Large-Scale Crowd Counting Dataset and A Benchmark Method [92.15895515035795]
  我々は、"4,372"イメージと"1.51万"アノテーションを含む、新しい大規模非制約クラウドカウントデータセット(JHU-CROWD++)を導入する。 本稿では, 残差誤差推定により, 群集密度マップを段階的に生成する新しい群集カウントネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T14:59:35Z)

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。