Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantifying Heterogeneous Ecosystem Services With Multi-Label Soft Classification

論文の概要: Quantifying Heterogeneous Ecosystem Services With Multi-Label Soft Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17147v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 21:38:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 18:11:29.126739
Title: Quantifying Heterogeneous Ecosystem Services With Multi-Label Soft Classification
Title（参考訳）: マルチラベルソフト分類による異種生態系サービスの定量化
Authors: Zhihui Tian, John Upchurch, G. Austin Simon, José Dubeux, Alina Zare, Chang Zhao, Joel B. Harley,
Abstract要約: 生態系サービスの定量化は、持続可能な環境管理、保全、政策立案に不可欠である。生物多様性のような地上の真理ラベルは、測定が非常に困難で高価である。土地利用のようなプロキシラベルは生態系の複雑な不均一性を捉えるのに失敗することが多い
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4213557151485396
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Understanding and quantifying ecosystem services are crucial for sustainable environmental management, conservation efforts, and policy-making. The advancement of remote sensing technology and machine learning techniques has greatly facilitated this process. Yet, ground truth labels, such as biodiversity, are very difficult and expensive to measure. In addition, more easily obtainable proxy labels, such as land use, often fail to capture the complex heterogeneity of the ecosystem. In this paper, we demonstrate how land use proxy labels can be implemented with a soft, multi-label classifier to predict ecosystem services with complex heterogeneity.
Abstract（参考訳）: 生態系サービスの理解と定量化は、持続可能な環境管理、保全、政策立案に不可欠である。リモートセンシング技術と機械学習技術の進歩は、このプロセスを大幅に促進した。しかし、生物多様性のような地上の真理ラベルは、測定が非常に困難で高価である。さらに、土地利用のようなより容易に取得可能なプロキシラベルは、生態系の複雑な不均一性を捉えるのに失敗することが多い。本稿では,土地利用のプロキシラベルをソフトなマルチラベル分類器で実装し,複雑な異質性を持つ生態系サービスを予測する方法について述べる。

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