論文の概要: Ai4Fapar: How artificial intelligence can help to forecast the seasonal
earth observation signal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06684v1
- Date: Thu, 8 Feb 2024 11:00:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 19:57:32.860699
- Title: Ai4Fapar: How artificial intelligence can help to forecast the seasonal
earth observation signal
- Title（参考訳）: Ai4Fapar:人工知能が季節の地球観測信号を予測する方法
- Authors: Filip Sabo, Martin Claverie, Michele Meroni, Arthur Hrast Essenfelder
- Abstract要約: モデルの評価は, 気候指標と比較し, 1年経過した期間で行った。
その結果, 変圧器モデルの方が1ヶ月の地平線予測でベンチマークモデルより優れており, その後の気候学的ベンチマークの方が優れていることがわかった。
全体として、テストされたTransformerモデルは、特に気象データと組み合わせて短期予測を行う場合、FAPAR予測に有効な方法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15361702135159847
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper investigated the potential of a multivariate Transformer model to
forecast the temporal trajectory of the Fraction of Absorbed Photosynthetically
Active Radiation (FAPAR) for short (1 month) and long horizon (more than 1
month) periods at the regional level in Europe and North Africa. The input data
covers the period from 2002 to 2022 and includes remote sensing and weather
data for modelling FAPAR predictions. The model was evaluated using a leave one
year out cross-validation and compared with the climatological benchmark.
Results show that the transformer model outperforms the benchmark model for one
month forecasting horizon, after which the climatological benchmark is better.
The RMSE values of the transformer model ranged from 0.02 to 0.04 FAPAR units
for the first 2 months of predictions. Overall, the tested Transformer model is
a valid method for FAPAR forecasting, especially when combined with weather
data and used for short-term predictions.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,多変量変圧器モデルを用いて,欧州と北アフリカの地域レベルでの短(1ヶ月以上)および長地平線(1ヶ月以上)における吸収光合成能動放射(FAPAR)の時間的軌跡を予測できる可能性を検討した。
入力データは2002年から2022年までの期間をカバーし、FAPAR予測をモデル化するためのリモートセンシングおよび気象データを含む。
モデルの評価は, 気候指標と比較し, 1年経過した期間で行った。
その結果、トランスフォーマーモデルは1ヶ月の予測地平線でベンチマークモデルよりも優れており、その後気候学的ベンチマークが優れていることがわかった。
変換器モデルのRMSE値は、最初の2ヶ月間の予測では0.02から0.04のFAPAR単位であった。
全体として、テストされたTransformerモデルは、特に気象データと組み合わせて短期予測を行う場合、FAPAR予測に有効な方法である。
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