論文の概要: Hybrid Spatial Representations for Species Distribution Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10937v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 01:13:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:53:26.719814
• Title: Hybrid Spatial Representations for Species Distribution Modeling
• Title（参考訳）: 種分布モデリングのためのハイブリッド空間表現
• Authors: Shiran Yuan, Hao Zhao,
• Abstract要約: 種分布モデリング(SDM)は、ある種が地球上の特定の位置に存在するかどうかを予測することを目的としている。 これまでの研究では、有望な結果を達成するモデルを構築するために、ニューラルな暗黙表現を使用してきた。 暗黙の埋め込みと明示的な埋め込みを組み合わせたハイブリッドな埋め込み方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.015569252776372
• License:
• Abstract: We address an important problem in ecology called Species Distribution Modeling (SDM), whose goal is to predict whether a species exists at a certain position on Earth. In particular, we tackle a challenging version of this task, where we learn from presence-only data in a community-sourced dataset, model a large number of species simultaneously, and do not use any additional environmental information. Previous work has used neural implicit representations to construct models that achieve promising results. However, implicit representations often generate predictions of limited spatial precision. We attribute this limitation to their inherently global formulation and inability to effectively capture local feature variations. This issue is especially pronounced with presence-only data and a large number of species. To address this, we propose a hybrid embedding scheme that combines both implicit and explicit embeddings. Specifically, the explicit embedding is implemented with a multiresolution hashgrid, enabling our models to better capture local information. Experiments demonstrate that our results exceed other works by a large margin on various standard benchmarks, and that the hybrid representation is better than both purely implicit and explicit ones. Qualitative visualizations and comprehensive ablation studies reveal that our hybrid representation successfully addresses the two main challenges. Our code is open-sourced at https://github.com/Shiran-Yuan/HSR-SDM.
• Abstract（参考訳）: 我々は、地球上の特定の位置に種が存在するかどうかを予測することを目的としている種分布モデリング(SDM)と呼ばれる生態学における重要な問題に対処する。 特に、コミュニティソースデータセットにおける存在のみのデータから学習し、多数の種を同時にモデル化し、追加の環境情報を使用しない、この課題の挑戦的なバージョンに取り組む。 これまでの研究では、有望な結果を達成するモデルを構築するために、ニューラルな暗黙表現を使用してきた。 しかし、暗黙の表現はしばしば、限られた空間精度の予測を生成する。 この制限は、本質的にグローバルな定式化と、局所的な特徴の変化を効果的に捉えることができないためである。 この問題は特に存在のみのデータと多数の種で発音される。 そこで我々は,暗黙の埋め込みと明示的な埋め込みを組み合わせたハイブリッドな埋め込み方式を提案する。 具体的には、明示的な埋め込みをマルチレゾリューションのハッシュグリッドで実装することで、モデルがローカル情報をよりよくキャプチャすることを可能にする。 実験により、これらの結果は、様々な標準ベンチマークにおける大きなマージンで他の研究よりも優れており、ハイブリッド表現は純粋に暗黙的かつ明示的なものよりも優れていることが示された。 定性的可視化と包括的アブレーション研究により、我々のハイブリッド表現が2つの主要な課題にうまく対処できることが判明した。 私たちのコードはhttps://github.com/Shiran-Yuan/HSR-SDMでオープンソース化されています。

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