Fugu-MT 論文翻訳(概要): Soil Organic Carbon Estimation from Climate-related Features with Graph Neural Network

論文の概要: Soil Organic Carbon Estimation from Climate-related Features with Graph Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15979v1
Date: Mon, 27 Nov 2023 16:25:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-28 14:14:37.531629
Title: Soil Organic Carbon Estimation from Climate-related Features with Graph Neural Network
Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる気候特性からの土壌有機炭素推定
Authors: Weiying Zhao and Natalia Efremova
Abstract要約: 土壌有機炭素(SOC)は、地球規模の炭素循環において重要な役割を担い、気候動態に影響し、持続可能な土地と農業管理の正確な評価を必要とする。最近の技術ソリューションは、リモートセンシング、機械学習、高解像度衛星マッピングを利用する。本研究では, 土壌と気候の複雑な関係を捉えるために, 位置エンコーダの4つのGNN演算子を比較した。その結果, PESAGEモデルとPETransformerモデルは, SOC推定において他のモデルよりも優れており, SOCと気候特性の複雑な関係を捉える可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Soil organic carbon (SOC) plays a pivotal role in the global carbon cycle, impacting climate dynamics and necessitating accurate estimation for sustainable land and agricultural management. While traditional methods of SOC estimation face resolution and accuracy challenges, recent technological solutions harness remote sensing, machine learning, and high-resolution satellite mapping. Graph Neural Networks (GNNs), especially when integrated with positional encoders, can capture complex relationships between soil and climate. Using the LUCAS database, this study compared four GNN operators in the positional encoder framework. Results revealed that the PESAGE and PETransformer models outperformed others in SOC estimation, indicating their potential in capturing the complex relationship between SOC and climate features. Our findings confirm the feasibility of applications of GNN architectures in SOC prediction, establishing a framework for future explorations of this topic with more advanced GNN models.
Abstract（参考訳）: 土壌有機炭素(SOC)は、地球規模の炭素循環において重要な役割を担い、気候動態に影響し、持続可能な土地と農業管理の正確な評価を必要とする。 SOC推定の従来の手法は解像度と精度の課題があるが、最近の技術はリモートセンシング、機械学習、高解像度衛星マッピングを利用する。グラフニューラルネットワーク(gnns)は、特に位置エンコーダと統合することで、土壌と気候の間の複雑な関係を捉えることができる。 LUCASデータベースを用いて、4つのGNN演算子を位置エンコーダフレームワークで比較した。その結果, PESAGEモデルとPETransformerモデルは, SOC推定において他のモデルよりも優れており, SOCと気候特性の複雑な関係を捉える可能性を示した。 SOC予測におけるGNNアーキテクチャの適用可能性を確認し,より先進的なGNNモデルによる今後の研究の枠組みを確立した。

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