論文の概要: VegeDiff: Latent Diffusion Model for Geospatial Vegetation Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12592v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 14:15:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 16:56:39.806492
• Title: VegeDiff: Latent Diffusion Model for Geospatial Vegetation Forecasting
• Title（参考訳）: VegeDiff:地理空間植生予測のための潜時拡散モデル
• Authors: Sijie Zhao, Hao Chen, Xueliang Zhang, Pengfeng Xiao, Lei Bai, Wanli Ouyang,
• Abstract要約: 地理空間植生予測タスクのためのVegeDiffを提案する。 VegeDiffは、植物の変化過程の不確かさを確率的に捉えるために拡散モデルを使用した最初の企業である。 植生の変化の不確かさを捉え、関連する変数の複雑な影響をモデル化することで、VegeDiffは既存の決定論的手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.12667617617306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of global climate change and frequent extreme weather events, forecasting future geospatial vegetation states under these conditions is of significant importance. The vegetation change process is influenced by the complex interplay between dynamic meteorological variables and static environmental variables, leading to high levels of uncertainty. Existing deterministic methods are inadequate in addressing this uncertainty and fail to accurately model the impact of these variables on vegetation, resulting in blurry and inaccurate forecasting results. To address these issues, we propose VegeDiff for the geospatial vegetation forecasting task. To our best knowledge, VegeDiff is the first to employ a diffusion model to probabilistically capture the uncertainties in vegetation change processes, enabling the generation of clear and accurate future vegetation states. VegeDiff also separately models the global impact of dynamic meteorological variables and the local effects of static environmental variables, thus accurately modeling the impact of these variables. Extensive experiments on geospatial vegetation forecasting tasks demonstrate the effectiveness of VegeDiff. By capturing the uncertainties in vegetation changes and modeling the complex influence of relevant variables, VegeDiff outperforms existing deterministic methods, providing clear and accurate forecasting results of future vegetation states. Interestingly, we demonstrate the potential of VegeDiff in applications of forecasting future vegetation states from multiple aspects and exploring the impact of meteorological variables on vegetation dynamics. The code of this work will be available at https://github.com/walking-shadow/ Official_VegeDiff.
• Abstract（参考訳）: 地球規模の気候変動と頻繁な極端な気象イベントの状況において、これらの条件下での将来の地理空間的植生状態の予測は重要な意味を持つ。 植生変化過程は、動的気象変数と静的環境変数との複雑な相互作用に影響され、高い不確実性をもたらす。 既存の決定論的手法は、この不確実性に対処するには不十分であり、これらの変数が植生に与える影響を正確にモデル化することができないため、曖昧で正確な予測結果が得られない。 これらの課題に対処するため,地理空間植生予測タスクのためのVegeDiffを提案する。 私たちの知る限りでは、VegeDiffは最初に拡散モデルを用いて、植生の変化過程の不確実性を確率的に捉え、明確で正確な将来の植生状態の生成を可能にします。 VegeDiffはまた、動的気象変数のグローバルな影響と静的環境変数の局所的な影響を別々にモデル化し、これらの変数の影響を正確にモデル化する。 地理空間植生予測タスクに関する大規模な実験は、VegeDiffの有効性を実証している。 植生の変化の不確実性を把握し、関連する変数の複雑な影響をモデル化することにより、VegeDiffは既存の決定論的手法より優れ、将来の植生状態の明確かつ正確な予測結果を提供する。 興味深いことに、VegeDiffが将来の植生状態を複数の面から予測し、気象変数が植生動態に与える影響を探索する上での応用の可能性を示す。 この作業のコードはhttps://github.com/walking-shadow/ Official_VegeDiff.comで公開される。

関連論文リスト

• MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
  気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。 以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。 本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z)
• Back to the Future: GNN-based NO$_2$ Forecasting via Future Covariates [49.93577170464313]
  都市全域にわたる地上監視ネットワークにおける大気質観測について検討する。 我々は過去と将来の共変分を現在の観測に埋め込む条件付きブロックを提案する。 将来の気象情報に対する条件付けは,過去の交通状況を考えるよりも影響が大きいことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T09:13:16Z)
• Global Vegetation Modeling with Pre-Trained Weather Transformers [2.238622204691961]
  我々は、植物活動のモデル化のために、利用可能なFourCastNetを適応させる。 我々は、大気の状態の学習されたグローバルな表現が、正規化差分植生指標(NDVI)をモデル化するためにどのように転送できるかを検討する。 我々は,事前学習した気象モデルを利用することで,NDVIモデルをスクラッチから学習するよりもNDVI推定を改善することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T10:45:16Z)
• Observation-Guided Meteorological Field Downscaling at Station Scale: A Benchmark and a New Method [66.80344502790231]
  気象学的ダウンスケーリングを任意の散乱ステーションスケールに拡張し、新しいベンチマークとデータセットを確立する。 データ同化技術にインスパイアされた我々は、観測データをダウンスケーリングプロセスに統合し、マルチスケールの観測先行情報を提供する。 提案手法は、複数の曲面変数上で、他の特別に設計されたベースラインモデルよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:02:56Z)
• Comparing Data-Driven and Mechanistic Models for Predicting Phenology in Deciduous Broadleaf Forests [47.285748922842444]
  我々は、気象時系列から表現指標を予測するために、ディープニューラルネットワークを訓練する。 このアプローチは従来のプロセスベースのモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T15:29:23Z)
• Inferring the relationship between soil temperature and the normalized difference vegetation index with machine learning [0.3613661942047476]
  気候の変化は植物の表現学に大きく影響し、重要なフィードバック効果をもたらす可能性がある。 本研究では,土壌温度が季節開始時期に及ぼす影響について検討した。 また, 気温, 降水量, 照度などの気象変動が植生現象学の年次変動に与える影響についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T15:43:50Z)
• Multi-modal learning for geospatial vegetation forecasting [1.8180482634934092]
  我々は,高分解能植生予測に特化して設計された最初のデータセットであるGreenEarthNetを紹介する。 また、Sentinel 2衛星画像から植生の緑度を予測するための新しい深層学習手法であるContextformerを提案する。 我々の知る限り、この研究は、季節的サイクルを超えた異常を捉えることができる微細な解像度で大陸規模の植生モデリングのための最初のモデルを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T17:59:05Z)
• Learning to forecast vegetation greenness at fine resolution over Africa with ConvLSTMs [2.7708222692419735]
  我々は、このタスクに対処するために、畳み込みLSTM(ConvLSTM)アーキテクチャを使用します。 我々は,アフリカにおける植生の変化をSentinel-2衛星NDVIを用いて予測し,ERA5気象分析,SMAP衛星測定,地形解析を行った。 以上の結果から,ConvLSTMモデルがNDVIの季節変動を高分解能で予測できるだけでなく,観測基準値に対する気象異常の影響も明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T23:03:36Z)
• Causal Discovery in Physical Systems from Videos [123.79211190669821]
  因果発見は人間の認知の中心にある。 本研究では,ビデオの因果発見の課題を,地層構造を監督せずにエンドツーエンドで検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T17:29:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。