論文の概要: Improved implicit diffusion model with knowledge distillation to estimate the spatial distribution density of carbon stock in remote sensing imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17973v1
- Date: Wed, 27 Nov 2024 01:06:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 15:28:41.329705
- Title: Improved implicit diffusion model with knowledge distillation to estimate the spatial distribution density of carbon stock in remote sensing imagery
- Title（参考訳）: リモートセンシング画像における炭素ストックの空間分布密度推定のための知識蒸留による暗黙拡散モデルの改善
- Authors: Zhenyu Yu,
- Abstract要約: 本研究は,GF-1 WFV衛星画像を用いて,中国雲南省清市Huize郡を対象とする。
VGGモジュールは初期特徴抽出を改善し、最適化されたパラメータで推論時間を短縮した。
IIDMモデルはRMSEが12.17%と高い推定精度を示し、回帰モデルと比較して41.69%から42.33%改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The forest serves as the most significant terrestrial carbon stock mechanism, effectively reducing atmospheric CO$_2$ concentrations and mitigating climate change. Remote sensing provides high data accuracy and enables large-scale observations. Optical images facilitate long-term monitoring, which is crucial for future carbon stock estimation studies. This study focuses on Huize County, Qujing City, Yunnan Province, China, utilizing GF-1 WFV satellite imagery. The KD-VGG and KD-UNet modules were introduced for initial feature extraction, and the improved implicit diffusion model (IIDM) was proposed. The results showed: (1) The VGG module improved initial feature extraction, improving accuracy, and reducing inference time with optimized model parameters. (2) The Cross-attention + MLPs module enabled effective feature fusion, establishing critical relationships between global and local features, achieving high-accuracy estimation. (3) The IIDM model, a novel contribution, demonstrated the highest estimation accuracy with an RMSE of 12.17\%, significantly improving by 41.69\% to 42.33\% compared to the regression model. In carbon stock estimation, the generative model excelled in extracting deeper features, significantly outperforming other models, demonstrating the feasibility of AI-generated content in quantitative remote sensing. The 16-meter resolution estimates provide a robust basis for tailoring forest carbon sink regulations, enhancing regional carbon stock management.
- Abstract（参考訳）: 森林は、大気中のCO$2$の濃度を効果的に減らし、気候変動を緩和する、地球上で最も重要な炭素ストック機構として機能する。
リモートセンシングはデータの精度を高め、大規模な観測を可能にする。
光画像は、将来の炭素ストック推定研究に欠かせない長期モニタリングを促進する。
本研究は,GF-1 WFV衛星画像を用いて,中国雲南省清市Huize郡を対象とする。
KD-VGGおよびKD-UNetモジュールは,初期特徴抽出のために導入され,改良された暗黙拡散モデル(IIDM)が提案された。
1)VGGモジュールは初期特徴抽出を改善し,精度を向上し,モデルパラメータを最適化した推論時間を短縮した。
2)クロスアテンション + MLPsモジュールは効果的な機能融合を実現し,グローバルな特徴とローカルな特徴のクリティカルな関係を確立し,高精度な評価を実現した。
(3) 新たな寄与であるIIDMモデルでは, RMSE が 12.17 %, 41.69 % から 42.33 % に向上した。
炭素ストック推定において、生成モデルはより深い特徴の抽出に優れ、他のモデルよりも著しく優れており、定量的リモートセンシングにおけるAI生成コンテンツの実現可能性を示している。
16メートルの解像度推定は、森林炭素シンク規制を調整し、地域炭素ストックマネジメントを強化するための堅牢な基盤を提供する。
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