論文の概要: Multi-Scale and Multimodal Species Distribution Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04016v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 15:57:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:22:55.064961
• Title: Multi-Scale and Multimodal Species Distribution Modeling
• Title（参考訳）: マルチスケールおよびマルチモーダル種分布モデリング
• Authors: Nina van Tiel, Robin Zbinden, Emanuele Dalsasso, Benjamin Kellenberger, Loïc Pellissier, Devis Tuia,
• Abstract要約: 種分布モデル (SDM) は, 発生データと環境変数の分布を予測することを目的としている。 SDMへのディープラーニングの最近の応用は、特に空間データを含む新しい道を可能にしている。 我々はSDMのモジュール構造を開発し、シングルスケールとマルチスケールの両方でスケールの効果をテストする。 GeoLifeCLEF 2023ベンチマークの結果は、マルチモーダルデータとマルチスケール表現の学習を考えると、より正確なモデルが得られることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.022195138381868
• License:
• Abstract: Species distribution models (SDMs) aim to predict the distribution of species by relating occurrence data with environmental variables. Recent applications of deep learning to SDMs have enabled new avenues, specifically the inclusion of spatial data (environmental rasters, satellite images) as model predictors, allowing the model to consider the spatial context around each species' observations. However, the appropriate spatial extent of the images is not straightforward to determine and may affect the performance of the model, as scale is recognized as an important factor in SDMs. We develop a modular structure for SDMs that allows us to test the effect of scale in both single- and multi-scale settings. Furthermore, our model enables different scales to be considered for different modalities, using a late fusion approach. Results on the GeoLifeCLEF 2023 benchmark indicate that considering multimodal data and learning multi-scale representations leads to more accurate models.
• Abstract（参考訳）: 種分布モデル (SDM) は, 発生データと環境変数を関連づけることで, 種の分布を予測することを目的としている。 近年のSDMへの深層学習の応用により、特に空間データ(環境ラスタ、衛星画像)をモデル予測器として含め、各種の観察を取り巻く空間的文脈を考慮できるようになった。 しかし,SDMにおいてスケールが重要な要因であると認識されるため,画像の適切な空間範囲は決定が簡単ではなく,モデルの性能に影響を及ぼす可能性がある。 我々はSDMのモジュール構造を開発し、シングルスケールとマルチスケールの両方でスケールの効果をテストする。 さらに,本モデルでは,後期核融合法を用いて,異なるモードで異なるスケールを考慮できる。 GeoLifeCLEF 2023ベンチマークの結果は、マルチモーダルデータとマルチスケール表現の学習を考えると、より正確なモデルが得られることを示している。

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