論文の概要: MiTREE: Multi-input Transformer Ecoregion Encoder for Species Distribution Modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18995v1
- Date: Wed, 25 Dec 2024 22:20:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-30 17:27:28.711355
- Title: MiTREE: Multi-input Transformer Ecoregion Encoder for Species Distribution Modelling
- Title（参考訳）: MiTREE:多入力変圧器エコリージョンエンコーダ
- Authors: Theresa Chen, Yao-Yi Chiang,
- Abstract要約: 我々は、エコリージョンエンコーダを備えたマルチインプット・ビジョン・トランスフォーマー・モデルであるMiTREEを紹介する。
夏期と冬期のサットバードデータセットを用いて,鳥種の出現率を予測することを目的として,本モデルの評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3776390335270694
- License:
- Abstract: Climate change poses an extreme threat to biodiversity, making it imperative to efficiently model the geographical range of different species. The availability of large-scale remote sensing images and environmental data has facilitated the use of machine learning in Species Distribution Models (SDMs), which aim to predict the presence of a species at any given location. Traditional SDMs, reliant on expert observation, are labor-intensive, but advancements in remote sensing and citizen science data have facilitated machine learning approaches to SDM development. However, these models often struggle with leveraging spatial relationships between different inputs -- for instance, learning how climate data should inform the data present in satellite imagery -- without upsampling or distorting the original inputs. Additionally, location information and ecological characteristics at a location play a crucial role in predicting species distribution models, but these aspects have not yet been incorporated into state-of-the-art approaches. In this work, we introduce MiTREE: a multi-input Vision-Transformer-based model with an ecoregion encoder. MiTREE computes spatial cross-modal relationships without upsampling as well as integrates location and ecological context. We evaluate our model on the SatBird Summer and Winter datasets, the goal of which is to predict bird species encounter rates, and we find that our approach improves upon state-of-the-art baselines.
- Abstract（参考訳）: 気候変動は生物多様性に極端な脅威をもたらし、異なる種の地理的範囲を効率的にモデル化することが不可欠である。
大規模なリモートセンシング画像と環境データの提供により、特定の場所における種の存在を予測することを目的とした、種種分布モデル(SDM)における機械学習の利用が容易になった。
従来のSDMは、専門家による観察に依存しているが、リモートセンシングや市民科学データの進歩は、SDM開発への機械学習アプローチを促進している。
しかし、これらのモデルはしばしば異なる入力間の空間的関係(例えば、衛星画像に存在するデータがどのように気象データを知らせるかを学ぶこと)を活用するのに苦労し、元の入力をアップサンプリングしたり歪んだりしない。
さらに、位置情報や生態特性は種分布モデルを予測する上で重要な役割を担っているが、これらの側面はまだ最先端のアプローチには組み込まれていない。
本研究では,エコリージョンエンコーダを用いたマルチインプットビジョン・トランスフォーマーモデルであるMiTREEを紹介する。
MiTREEは、アップサンプリングなしで空間的相互関係を計算し、位置と生態的コンテキストを統合する。
サットバードの夏と冬のデータセットで,鳥種の出現率を予測することを目的として,我々のモデルを評価し,そのアプローチが最先端のベースラインで改善されることを見出した。
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