Fugu-MT 論文翻訳(概要): Top-down Green-ups: Satellite Sensing and Deep Models to Predict Buffelgrass Phenology

論文の概要: Top-down Green-ups: Satellite Sensing and Deep Models to Predict Buffelgrass Phenology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00740v1
Date: Sun, 1 Oct 2023 17:35:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-05 02:17:55.866679
Title: Top-down Green-ups: Satellite Sensing and Deep Models to Predict Buffelgrass Phenology
Title（参考訳）: トップダウングリーンアップ:バッフェルグラス現象予測のための衛星センシングと深層モデル
Authors: Lucas Rosenblatt, Bin Han, Erin Posthumus, Theresa Crimmins, Bill Howe
Abstract要約: バッフルグラスの「緑化」予測問題への取り組み予測を行うため,衛星センシングと深層学習を組み合わせた時間的・視覚的・マルチモーダルモデルについて検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.721284177865444
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: An invasive species of grass known as "buffelgrass" contributes to severe wildfires and biodiversity loss in the Southwest United States. We tackle the problem of predicting buffelgrass "green-ups" (i.e. readiness for herbicidal treatment). To make our predictions, we explore temporal, visual and multi-modal models that combine satellite sensing and deep learning. We find that all of our neural-based approaches improve over conventional buffelgrass green-up models, and discuss how neural model deployment promises significant resource savings.
Abstract（参考訳）: バッフルグラス」と呼ばれる外来種の草は、アメリカ合衆国南西部で深刻な山火事と生物多様性の喪失に寄与している。我々は,バッフルグラスの「グリーンアップ」 (すなわち除草剤の適応) を予測する問題に取り組む。予測を行うため,衛星センシングと深層学習を組み合わせた時間的・視覚的・マルチモーダルモデルについて検討する。従来のバッフルグラスグリーンアップモデルよりも、ニューラルベースアプローチがすべて改善していることが分かり、ニューラルモデルデプロイメントがいかに大きなリソース節約を約束するかについて議論する。

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