論文の概要: T-GMSI: A transformer-based generative model for spatial interpolation under sparse measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09886v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 06:01:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:58.011822
• Title: T-GMSI: A transformer-based generative model for spatial interpolation under sparse measurements
• Title（参考訳）: T-GMSI:スパース測定による空間補間のためのトランスフォーマーを用いた生成モデル
• Authors: Xiangxi Tian, Jie Shan,
• Abstract要約: 空間補間のためのトランスフォーマーベース生成モデル (T-GMSI) を提案する。 T-GMSIは、従来の畳み込みベースの手法をViTに置き換えて特徴抽出とDEMを行い、特徴認識損失関数を組み込んで精度を高める。 T-GMSIは、70%以上の幅を持つデータセットから高品質な標高面を生成するのに優れ、微調整なしで様々な風景を横断する強い伝達性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0931557410591526
• License:
• Abstract: Generating continuous environmental models from sparsely sampled data is a critical challenge in spatial modeling, particularly for topography. Traditional spatial interpolation methods often struggle with handling sparse measurements. To address this, we propose a Transformer-based Generative Model for Spatial Interpolation (T-GMSI) using a vision transformer (ViT) architecture for digital elevation model (DEM) generation under sparse conditions. T-GMSI replaces traditional convolution-based methods with ViT for feature extraction and DEM interpolation while incorporating a terrain feature-aware loss function for enhanced accuracy. T-GMSI excels in producing high-quality elevation surfaces from datasets with over 70% sparsity and demonstrates strong transferability across diverse landscapes without fine-tuning. Its performance is validated through extensive experiments, outperforming traditional methods such as ordinary Kriging (OK) and natural neighbor (NN) and a conditional generative adversarial network (CGAN)-based model (CEDGAN). Compared to OK and NN, T-GMSI reduces root mean square error (RMSE) by 40% and 25% on airborne lidar data and by 23% and 10% on spaceborne lidar data. Against CEDGAN, T-GMSI achieves a 20% RMSE improvement on provided DEM data, requiring no fine-tuning. The ability of model on generalizing to large, unseen terrains underscores its transferability and potential applicability beyond topographic modeling. This research establishes T-GMSI as a state-of-the-art solution for spatial interpolation on sparse datasets and highlights its broader utility for other sparse data interpolation challenges.
• Abstract（参考訳）: 余分なサンプルデータから連続的な環境モデルを生成することは、特に地形学において、空間モデリングにおいて重要な課題である。 伝統的な空間補間法は、しばしばスパース測定を扱うのに苦労する。 そこで我々は,空間補間のためのトランスフォーマーベース生成モデル (T-GMSI) を提案する。 T-GMSIは、地形特徴認識損失関数を組み込んで精度を高めつつ、特徴抽出とDEM補間のために従来の畳み込み方式をViTに置き換える。 T-GMSIは、70%以上の幅を持つデータセットから高品質な標高面を生成するのに優れ、微調整なしで様々な風景を横断する強い伝達性を示す。 その性能は、通常のKriging(OK)やNatural neighbor(NN)といった従来の手法や、CGAN(CGAN)ベースのモデル(CEDGAN)よりも優れる広範な実験によって検証されている。 OK と NN と比較して、T-GMSI は空中ライダーデータでは 40% と 25% のルート平均二乗誤差 (RMSE) を 23% と 10% 削減する。 CEDGANに対してT-GMSIは、提供されるDEMデータに対して20%のRMSE改善を実現し、微調整は不要である。 大規模で目に見えない地形への一般化のモデル化能力は、地形モデリングを超えて、その転送可能性と潜在的な適用可能性を示している。 本研究は、スパースデータセット上の空間補間のための最先端ソリューションとしてT-GMSIを確立し、スパースデータ補間課題に対するその幅広い有用性を強調した。

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