Fugu-MT 論文翻訳(概要): GeoViT: A Versatile Vision Transformer Architecture for Geospatial Image Analysis

論文の概要: GeoViT: A Versatile Vision Transformer Architecture for Geospatial Image Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14301v1
Date: Fri, 24 Nov 2023 06:22:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-27 15:47:42.390760
Title: GeoViT: A Versatile Vision Transformer Architecture for Geospatial Image Analysis
Title（参考訳）: GeoViT:地理空間画像解析のための可視変換器アーキテクチャ
Authors: Madhav Khirwar, Ankur Narang
Abstract要約: マルチモーダルセグメンテーションのための衛星画像処理に有効なコンパクト・ビジョン・トランスフォーマーモデルGeoViTを紹介する。発電速度,燃料タイプ,CO2の配管被覆率,高分解能NO2濃度マッピングの精度が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1647301294759624
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Greenhouse gases are pivotal drivers of climate change, necessitating precise quantification and source identification to foster mitigation strategies. We introduce GeoViT, a compact vision transformer model adept in processing satellite imagery for multimodal segmentation, classification, and regression tasks targeting CO2 and NO2 emissions. Leveraging GeoViT, we attain superior accuracy in estimating power generation rates, fuel type, plume coverage for CO2, and high-resolution NO2 concentration mapping, surpassing previous state-of-the-art models while significantly reducing model size. GeoViT demonstrates the efficacy of vision transformer architectures in harnessing satellite-derived data for enhanced GHG emission insights, proving instrumental in advancing climate change monitoring and emission regulation efforts globally.
Abstract（参考訳）: 温室効果ガスは気候変動の原動力であり、正確な定量化と資源の同定を必要としている。我々は,CO2およびNO2排出をターゲットとしたマルチモーダルセグメンテーション,分類,回帰タスクのための衛星画像処理に有効な小型視覚変換器モデルGeoViTを紹介する。 GeoViTを応用し, 発電速度, 燃料タイプ, CO2 の配管被覆率, 高分解能NO2 濃度マッピングの精度を向上し, モデルサイズを大幅に削減した。 GeoViTは、衛星から得られるデータを利用してGHG排出の洞察を高め、気候変動の監視と排出規制をグローバルに進める上で、ビジョントランスフォーマーアーキテクチャの有効性を実証している。

関連論文リスト

Enhancing Robustness Of Digital Shadow For CO2 Storage Monitoring With Augmented Rock Physics Modeling [0.276240219662896]
時間ラプス地震イメージングはCO2の移動を追跡するのに不可欠であるが、多相下流の複雑さを捉えるのにしばしば苦労する。非線形ベイズフィルタリングや生成AIといった機械学習駆動のデータ同化技術を活用するDigital Shadows(DS)は、より詳細で不確実性を認識した監視アプローチを提供する。本研究では,様々な岩石物理モデルによる予測アンサンブルの増大が誤った仮定の影響を緩和し,予測精度を向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-11T01:33:35Z)
Advancing Geological Carbon Storage Monitoring With 3d Digital Shadow Technology [0.24578723416255752]
Digital Shadowフレームワークは、地震やボアホールの測定を含むフィールドデータを統合して、時間とともにCO2飽和度を追跡する。生成AIのような機械学習支援データ同化技術は、CO2配管のデジタルモデルを更新する。本研究では,3次元地震探査と貯留層モデリングを応用して,不確実性を考慮した2次元ディジタルシャドウフレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-11T01:25:57Z)
Improving Power Plant CO2 Emission Estimation with Deep Learning and Satellite/Simulated Data [0.0]
発電所からのCO2排出は、重要なスーパーエミッターとして、地球温暖化に大きく貢献する。本研究では、Sentinel-5PからのNO2データの統合、連続したXCO2マップの生成、OCO-2/3からの実際の衛星観測をデータスカース領域における71以上の発電所に組み込むことにより、利用可能なデータセットを拡張することによる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-04T08:05:15Z)
Enhancing Carbon Emission Reduction Strategies using OCO and ICOS data [40.572754656757475]
我々は,OCO-2(Orbiting Carbon Observatories)とOCO-3(Orbiting Carbon Observatories)の衛星データとICOS(Integrated Carbon Observation System)の地上観測とECMWFリアナリシスv5(ERA5)の気象データを統合することで,局部的なCO2モニタリングを強化する手法を提案する。衛星観測から地上レベルCO2を予測するために,K-nearest neighbor (KNN) と機械学習モデルを用いて,3.92ppmのルート平均正方形誤差を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-05T21:23:58Z)
Machine Learning for Methane Detection and Quantification from Space -- A survey [49.7996292123687]
メタン (CH_4) は強力な温室効果ガスであり、20年間で二酸化炭素 (CO_2) の86倍の温暖化に寄与する。この研究は、ショートウェーブ赤外線(SWIR)帯域におけるメタン点源検出センサの既存の情報を拡張する。従来の機械学習(ML)アプローチと同様に、最先端の技術をレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-27T15:03:20Z)
Automatic Graph Topology-Aware Transformer [50.2807041149784]
マイクロレベルおよびマクロレベルの設計による包括的グラフトランスフォーマー検索空間を構築した。 EGTASはマクロレベルでのグラフトランスフォーマートポロジとマイクロレベルでのグラフ認識戦略を進化させる。グラフレベルおよびノードレベルのタスクに対して,EGTASの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-30T07:44:31Z)
GeoFormer: A Vision and Sequence Transformer-based Approach for Greenhouse Gas Monitoring [2.1647301294759624]
本研究では,NO2濃度を予測するために,視覚変換モジュールと高効率な時系列変換モジュールを組み合わせたコンパクトモデルを提案する。我々は、地上監視局のSentinel-5P画像を用いて構築したデータセットを用いて、提案モデルを用いて表面レベルのNO2測定を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-11T11:20:29Z)
2-D SSM: A General Spatial Layer for Visual Transformers [79.4957965474334]
コンピュータビジョンの中心的な目的は、適切な2次元帰納バイアスを持つモデルを設計することである。多次元状態空間モデルの表現的変動を利用する。本稿では,効率的なパラメータ化,高速化計算,適切な正規化方式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-11T09:41:37Z)
Real-time high-resolution CO$_2$ geological storage prediction using nested Fourier neural operators [58.728312684306545]
炭素捕獲貯蔵(CCS)は、地球規模の脱炭酸に不可欠な役割を担っている。 CCS展開のスケールアップには, 貯留層圧力上昇とガス配管マイグレーションの高精度かつ高精度なモデリングが必要である。我々は,高分解能な3D CO2ストレージモデリングのための機械学習フレームワークであるNested Fourier Neural Operator (FNO)を,盆地スケールで導入した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-31T04:04:03Z)
Toward Foundation Models for Earth Monitoring: Proposal for a Climate Change Benchmark [95.19070157520633]
近年の自己スーパービジョンの進歩は、大量の教師なしデータ上で大規模なニューラルネットワークを事前訓練することで、下流タスクの一般化が著しく増加することを示している。基礎モデルとして最近作られたそのようなモデルは、自然言語処理の分野に転換してきた。気候変動に関連する様々な下流タスクからなる新しいベンチマークを開発することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-01T15:38:19Z)
Estimating Crop Primary Productivity with Sentinel-2 and Landsat 8 using Machine Learning Methods Trained with Radiative Transfer Simulations [58.17039841385472]
我々は,機械モデリングと衛星データ利用の並列化を活用し,作物生産性の高度モニタリングを行う。本モデルでは, 地域情報を使用しなくても, 各種C3作物の種類, 環境条件の総合的生産性を推定することに成功した。これは、現在の地球観測クラウドコンピューティングプラットフォームの助けを借りて、新しい衛星センサーから作物の生産性をグローバルにマップする可能性を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-07T16:23:13Z)

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。