論文の概要: Spatioformer: A Geo-encoded Transformer for Large-Scale Plant Species Richness Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19256v2
• Date: Wed, 06 Nov 2024 01:15:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 03:29:45.094420
• Title: Spatioformer: A Geo-encoded Transformer for Large-Scale Plant Species Richness Prediction
• Title（参考訳）: Spatioformer: 大規模植物種多様性予測のためのジオコード変換器
• Authors: Yiqing Guo, Karel Mokany, Shaun R. Levick, Jinyan Yang, Peyman Moghadam,
• Abstract要約: 本研究では,位置情報エンコーダを変換器モデルと結合して位置情報コンテキストをリモートセンシング画像に符号化するSpatioformerを提案する。 以上の結果から,大規模な空間スケールでの衛星観測から種多様性を予測する上で,位置情報が有利であることが示唆された。 本研究で得られた豊かさマップは, オーストラリアにおける植物種の豊かさの時間的動態を明らかにし, 植物多様性保全のための効果的な計画と政策開発を示唆する証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.017562867737194
• License:
• Abstract: Earth observation data have shown promise in predicting species richness of vascular plants ($\alpha$-diversity), but extending this approach to large spatial scales is challenging because geographically distant regions may exhibit different compositions of plant species ($\beta$-diversity), resulting in a location-dependent relationship between richness and spectral measurements. In order to handle such geolocation dependency, we propose Spatioformer, where a novel geolocation encoder is coupled with the transformer model to encode geolocation context into remote sensing imagery. The Spatioformer model compares favourably to state-of-the-art models in richness predictions on a large-scale ground-truth richness dataset (HAVPlot) that consists of 68,170 in-situ richness samples covering diverse landscapes across Australia. The results demonstrate that geolocational information is advantageous in predicting species richness from satellite observations over large spatial scales. With Spatioformer, plant species richness maps over Australia are compiled from Landsat archive for the years from 2015 to 2023. The richness maps produced in this study reveal the spatiotemporal dynamics of plant species richness in Australia, providing supporting evidence to inform effective planning and policy development for plant diversity conservation. Regions of high richness prediction uncertainties are identified, highlighting the need for future in-situ surveys to be conducted in these areas to enhance the prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 地球観測データから血管植物の種多様性を予測することは約束されているが、地理的に離れた地域が植物種(種多様性)の異なる組成を示す可能性があるため、このアプローチを大規模な空間スケールに拡張することは困難である。 このような位置情報依存性を処理するために,新しい位置情報エンコーダをトランスフォーマモデルと結合して位置情報コンテキストをリモートセンシング画像に符号化するSpatioformerを提案する。 Spatioformer モデルは,オーストラリア各地の多様な景観をカバーする68,170 の地層密度データセット (HAVPlot) を用いて,最先端のリッチネス予測モデルと比較した。 その結果,大規模な空間スケールでの衛星観測から種多様性を予測する上で,位置情報が有利であることが示唆された。 Spatioformerでは、2015年から2023年までの期間、オーストラリアの植物種の豊かさマップをランドサットのアーカイブから収集している。 本研究で得られた豊かさマップは,オーストラリアにおける植物種の豊かさの時空間動態を明らかにし,植物多様性保全のための効果的な計画と政策開発を示唆する証拠となる。 高富化予測の不確実性の領域が特定され、予測精度を高めるためにこれらの領域で実施すべき将来的な調査の必要性が浮き彫りにされている。

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