論文の概要: GeoFormer: A Vision and Sequence Transformer-based Approach for Greenhouse Gas Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07164v1
• Date: Sun, 11 Feb 2024 11:20:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 17:04:49.014071
• Title: GeoFormer: A Vision and Sequence Transformer-based Approach for Greenhouse Gas Monitoring
• Title（参考訳）: geoformer: 温室効果ガスモニタリングのためのビジョンとシーケンストランスフォーマ
• Authors: Madhav Khirwar and Ankur Narang
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1647301294759624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Air pollution represents a pivotal environmental challenge globally, playing a major role in climate change via greenhouse gas emissions and negatively affecting the health of billions. However predicting the spatial and temporal patterns of pollutants remains challenging. The scarcity of ground-based monitoring facilities and the dependency of air pollution modeling on comprehensive datasets, often inaccessible for numerous areas, complicate this issue. In this work, we introduce GeoFormer, a compact model that combines a vision transformer module with a highly efficient time-series transformer module to predict surface-level nitrogen dioxide (NO2) concentrations from Sentinel-5P satellite imagery. We train the proposed model to predict surface-level NO2 measurements using a dataset we constructed with Sentinel-5P images of ground-level monitoring stations, and their corresponding NO2 concentration readings. The proposed model attains high accuracy (MAE 5.65), demonstrating the efficacy of combining vision and time-series transformer architectures to harness satellite-derived data for enhanced GHG emission insights, proving instrumental in advancing climate change monitoring and emission regulation efforts globally.
• Abstract（参考訳）: 大気汚染は世界中の重要な環境問題であり、温室効果ガスの排出による気候変動に大きな役割を果たし、数十億の健康に悪影響を及ぼす。 しかし、汚染物質の空間的および時間的パターンの予測は依然として困難である。 地上監視施設の不足と包括的データセットへの大気汚染モデリングの依存は、多くの地域でアクセスできないことが多く、この問題を複雑にしている。 本研究では,視覚トランスフォーマーモジュールと高効率時系列トランスフォーマーモジュールを組み合わせて,センチネル-5p衛星画像から表面レベルの二酸化窒素(no2)濃度を予測する小型モデルgeoformerを提案する。 本研究では,地上観測局のSentinel-5P画像とそれに対応するNO2濃度測定データを用いて,地表面NO2濃度測定の予測を行う。 提案手法は高精度 (MAE 5.65) を実現し, 衛星データを利用してGHG排出量の観測を行い, 気候変動モニタリングと排出規制をグローバルに進める上での有効性を示した。

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