論文の概要: Deep autoregressive modeling for land use land cover

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01395v1
• Date: Tue, 2 Jan 2024 18:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 16:14:25.710639
• Title: Deep autoregressive modeling for land use land cover
• Title（参考訳）: 土地利用土地被覆の深部自己回帰モデル
• Authors: Christopher Krapu, Mark Borsuk, and Ryan Calder
• Abstract要約: ランド・ユース/ランド・カバー・モデリング(LULC)は、地理的特徴と地形、生態学、人間発達に関連する異なる空間パターンの間の長距離依存関係のために難しい課題である。 土地利用の空間パターンのモデル化とコンピュータビジョンからのイメージインペインティングの課題との密接な関係を同定し,約1900万個のLULCをモデル化するための改良されたPixelCNNアーキテクチャについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Land use / land cover (LULC) modeling is a challenging task due to long-range dependencies between geographic features and distinct spatial patterns related to topography, ecology, and human development. We identify a close connection between modeling of spatial patterns of land use and the task of image inpainting from computer vision and conduct a study of a modified PixelCNN architecture with approximately 19 million parameters for modeling LULC. In comparison with a benchmark spatial statistical model, we find that the former is capable of capturing much richer spatial correlation patterns such as roads and water bodies but does not produce a calibrated predictive distribution, suggesting the need for additional tuning. We find evidence of predictive underdispersion with regard to important ecologically-relevant land use statistics such as patch count and adjacency which can be ameliorated to some extent by manipulating sampling variability.
• Abstract（参考訳）: 土地利用/土地被覆(lulc)モデリングは、地理的特徴と地形、生態、人類の発達に関連する異なる空間パターンの間の長距離の依存関係のために難しい課題である。 土地利用の空間パターンのモデル化とコンピュータビジョンからのイメージインペインティングの課題との密接な関係を同定し,約1900万個のLULCをモデル化するための改良されたPixelCNNアーキテクチャの研究を行う。 ベンチマーク空間統計モデルと比較すると, 前者は道路や水域などのより豊かな空間相関パターンを捉えることができるが, 校正された予測分布は生成せず, 追加チューニングの必要性が示唆されている。 サンプル変動の操作によってある程度改善できるパッチ数や隣接性といった,生態学的に重要な土地利用統計に関する予測的過分散の証拠を見いだす。

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