論文の概要: Beyond Grid Data: Exploring Graph Neural Networks for Earth Observation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03223v2
- Date: Wed, 06 Nov 2024 09:10:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-07 11:17:58.319272
- Title: Beyond Grid Data: Exploring Graph Neural Networks for Earth Observation
- Title（参考訳）: グリッドデータを超えて - 地球観測のためのグラフニューラルネットワークの探索
- Authors: Shan Zhao, Zhaiyu Chen, Zhitong Xiong, Yilei Shi, Sudipan Saha, Xiao Xiang Zhu,
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は重要なイノベーションとして登場し、非ユークリッド領域にDLを推進している。
GNNは、多様なモダリティ、複数のセンサー、地球観測データの異種性によって引き起こされる課題に効果的に取り組むことができる。
本稿では、気象・気候分析、災害管理、大気質モニタリング、農業、土地被覆分類、水文プロセスモデリング、都市モデルなど、GNNの地球システムにおける科学的問題への応用の幅広い範囲について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.397297480169858
- License:
- Abstract: Earth Observation (EO) data analysis has been significantly revolutionized by deep learning (DL), with applications typically limited to grid-like data structures. Graph Neural Networks (GNNs) emerge as an important innovation, propelling DL into the non-Euclidean domain. Naturally, GNNs can effectively tackle the challenges posed by diverse modalities, multiple sensors, and the heterogeneous nature of EO data. To introduce GNNs in the related domains, our review begins by offering fundamental knowledge on GNNs. Then, we summarize the generic problems in EO, to which GNNs can offer potential solutions. Following this, we explore a broad spectrum of GNNs' applications to scientific problems in Earth systems, covering areas such as weather and climate analysis, disaster management, air quality monitoring, agriculture, land cover classification, hydrological process modeling, and urban modeling. The rationale behind adopting GNNs in these fields is explained, alongside methodologies for organizing graphs and designing favorable architectures for various tasks. Furthermore, we highlight methodological challenges of implementing GNNs in these domains and possible solutions that could guide future research. While acknowledging that GNNs are not a universal solution, we conclude the paper by comparing them with other popular architectures like transformers and analyzing their potential synergies.
- Abstract（参考訳）: 地球観測(EO)データ分析はディープラーニング(DL)によって大幅に革新され、一般的にはグリッドのようなデータ構造に制限される。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は重要なイノベーションとして登場し、非ユークリッド領域にDLを推進している。
当然、GNNは多様なモダリティ、複数のセンサー、およびEOデータの異種性によって引き起こされる課題に効果的に取り組むことができる。
関連ドメインにGNNを導入するために、GNNに関する基本的な知識を提供することからレビューを開始する。
次に、GNNが潜在的な解決策を提供できるEOの一般的な問題を要約する。
続いて、気象・気候分析、災害管理、大気質モニタリング、農業、土地被覆分類、水文プロセスモデリング、都市モデルなど、地球システムにおけるGNNの科学的問題への幅広い応用について検討する。
これらの分野でのGNNの採用の背景にある理論的根拠は、グラフを整理し、様々なタスクに最適なアーキテクチャを設計するための方法論と共に説明されている。
さらに,これらの領域にGNNを実装する上での方法論的課題と,今後の研究を導く可能性のある解決策を強調した。
GNNは普遍的な解決策ではないことを認めながら、トランスフォーマーのような他の一般的なアーキテクチャと比較し、その潜在的なシナジーを分析することで、論文を締めくくります。
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