Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing GeoAI and location encoding with spatial point pattern statistics: A Case Study of Terrain Feature Classification

論文の概要: Enhancing GeoAI and location encoding with spatial point pattern statistics: A Case Study of Terrain Feature Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14560v1
Date: Thu, 21 Nov 2024 20:17:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-25 15:03:53.671487
Title: Enhancing GeoAI and location encoding with spatial point pattern statistics: A Case Study of Terrain Feature Classification
Title（参考訳）: 空間点パターン統計を用いた地理AIと位置符号化の強化:地形特徴分類を事例として
Authors: Sizhe Wang, Wenwen Li,
Abstract要約: 本研究では,深層学習モデルに空間点パターン統計を組み込んだ地形特徴分類手法を提案する。我々は、ポイントパターンの1次効果と2次効果の両方を統合する知識駆動アプローチにより、GeoAIモデルを改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.724802833397066
License:
Abstract: This study introduces a novel approach to terrain feature classification by incorporating spatial point pattern statistics into deep learning models. Inspired by the concept of location encoding, which aims to capture location characteristics to enhance GeoAI decision-making capabilities, we improve the GeoAI model by a knowledge driven approach to integrate both first-order and second-order effects of point patterns. This paper investigates how these spatial contexts impact the accuracy of terrain feature predictions. The results show that incorporating spatial point pattern statistics notably enhances model performance by leveraging different representations of spatial relationships.
Abstract（参考訳）: 本研究では,深層学習モデルに空間点パターン統計を組み込んだ地形特徴分類手法を提案する。位置情報の符号化という概念に着想を得て,GeoAIの意思決定能力の向上を目的として,一階と二階の両方のポイントパターンの効果を統合する知識駆動アプローチによりGeoAIモデルを改良した。本稿では,これらの空間的文脈が地形特徴予測の精度に与える影響について検討する。その結果,空間的関係の異なる表現を活用することにより,空間的点パターンの統計情報を組み込むことにより,モデル性能が顕著に向上することが示唆された。

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