論文の概要: A method for estimating forest carbon storage distribution density via artificial intelligence generated content model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00783v1
• Date: Sun, 02 Feb 2025 12:41:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:54.586950
• Title: A method for estimating forest carbon storage distribution density via artificial intelligence generated content model
• Title（参考訳）: 人工知能生成コンテンツモデルによる森林炭素貯蔵密度推定法
• Authors: Zhenyu Yu, Jinnian Wang,
• Abstract要約: 我々は、GF-1 WFV衛星画像をデータとして、初期特徴を抽出するためにKD-VGGモジュールを導入し、改良された暗黙拡散モデル(IIDM)を提案した。 今回提案したIIDMモデルは, RMSEが28.68であり, 回帰モデルよりも13.16, 約31.45%高かった。 炭素貯蔵量の推定において, 生成モデルはより深い特徴を抽出でき, 性能は他のモデルよりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Forest is the most significant land-based carbon storage mechanism. The forest carbon sink can effectively decrease the atmospheric CO2 concentration and mitigate climate change. Remote sensing estimation not only ensures high accuracy of data, but also enables large-scale area observation. Optical images provide the possibility for long-term monitoring, which is a potential issue in the future carbon storage estimation research. We chose Huize County, Qujing City, Yunnan Province, China as the study area, took GF-1 WFV satellite image as the data, introduced the KD-VGG module to extract the initial features, and proposed the improved implicit diffusion model (IIDM). The results showed that: (1) The VGG-19 module after knowledge distillation can realize the initial feature extraction, reduce the inference time and improve the accuracy in the case of reducing the number of model parameters. (2) The Attention + MLP module was added for feature fusion to obtain the relationship between global and local features and realized the restoration of high-fidelity images in the continuous scale range. (3) The IIDM model proposed in this paper had the highest estimation accuracy, with RMSE of 28.68, which was 13.16 higher than that of the regression model, about 31.45%. In the estimation of carbon storage, the generative model can extract deeper features, and its performance was significantly better than other models. It demonstrated the feasibility of artificial intelligence-generated content (AIGC) in the field of quantitative remote sensing and provided valuable insights for the study of carbon neutralization effect. By combining the actual characteristics of the forest, the regional carbon storage estimation with a resolution of 16-meter was utilized to provide a significant theoretical basis for the formulation of forest carbon sink regulation.
• Abstract（参考訳）: 森林は陸地を基盤とした炭素貯蔵機構として最も重要なものである。 森林炭素シンクは、大気中のCO2濃度を効果的に減少させ、気候変動を緩和することができる。 リモートセンシング推定はデータの精度を高めるだけでなく、大規模領域の観測を可能にする。 光画像は長期監視の可能性を秘めており、これは将来の炭素貯蔵量推定研究の潜在的な問題である。 我々は,中国雲南省清京市Huize郡を研究領域とし,GF-1 WFV衛星画像をデータとして捉え,初期特徴を抽出するためにKD-VGGモジュールを導入し,改良された暗黙拡散モデル(IIDM)を提案した。 その結果, 1) 知識蒸留後のVGG-19モジュールは, 初期特徴抽出を実現し, 推論時間を短縮し, モデルパラメータ数を減少させる場合の精度を向上させることができることがわかった。 2) 大域的特徴と局所的特徴の関係を把握し,連続的なスケール範囲における高忠実度画像の復元を実現するため,機能融合のためにアテンション+MLPモジュールが追加された。 3) 本論文で提案したIIDMモデルでは, RMSEが28.68であり, 回帰モデルよりも13.16高, 約31.45%であった。 炭素貯蔵量の推定において, 生成モデルはより深い特徴を抽出でき, 性能は他のモデルよりも有意に優れていた。 定量的リモートセンシングの分野における人工知能生成コンテンツ(AIGC)の実現可能性を示し、炭素中和効果の研究に有用な洞察を提供した。 森林の実際の特徴を組み合わさって, 地域炭素貯蔵量と16メートルの分解能を用いて, 森林炭素沈降規制の定式化のための重要な理論的基礎を提供した。

関連論文リスト

• Estimating forest carbon stocks from high-resolution remote sensing imagery by reducing domain shift with style transfer [0.0]
  森林は土地の重要な炭素貯水池として機能し、その炭素シンクは大気中の二酸化炭素濃度を効率的に削減し、気候変動を緩和することができる。 現在、森林炭素在庫のモニタリングと評価の全体的な傾向は、地上モニタリングサンプルデータと衛星リモートセンシング画像を統合することである。 我々は,中国雲南省清市Huize郡においてGF-1 WFVとLandsat TM画像を用いて解析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-02T12:45:46Z)
• Improved implicit diffusion model with knowledge distillation to estimate the spatial distribution density of carbon stock in remote sensing imagery [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-27T01:06:05Z)
• Machine Learning for Methane Detection and Quantification from Space -- A survey [49.7996292123687]
  メタン (CH_4) は強力な温室効果ガスであり、20年間で二酸化炭素 (CO_2) の86倍の温暖化に寄与する。 この研究は、ショートウェーブ赤外線(SWIR)帯域におけるメタン点源検出センサの既存の情報を拡張する。 従来の機械学習(ML)アプローチと同様に、最先端の技術をレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T15:03:20Z)
• MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
  気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。 以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。 本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z)
• CarbonSense: A Multimodal Dataset and Baseline for Carbon Flux Modelling [9.05128569357374]
  データ駆動型カーボンフラックスモデリングのための、最初の機械学習対応データセットであるCarbonSenseを紹介する。 我々の実験は、マルチモーダルなディープラーニング技術がこの領域にもたらす可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-07T13:47:40Z)
• Generative AI for Low-Carbon Artificial Intelligence of Things with Large Language Models [67.0243099823109]
  ジェネレーティブAI(GAI)は、AIoT(Artificial Intelligence of Things)の二酸化炭素排出量を減らす大きな可能性を秘めている 本稿では, 炭素排出量削減のためのGAIの可能性について検討し, 低炭素AIoTのための新しいGAI対応ソリューションを提案する。 本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したCO_2排出最適化フレームワークを提案し,このフレームワークにより,プラグ可能なLLMとRetrieval Augmented Generation (RAG) モジュールを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-28T05:46:28Z)
• Vision Transformers, a new approach for high-resolution and large-scale mapping of canopy heights [50.52704854147297]
  分類(離散化)と連続損失関数を最適化した新しい視覚変換器(ViT)モデルを提案する。 このモデルは、従来使用されていた畳み込みベースのアプローチ(ConvNet)よりも、連続損失関数のみで最適化された精度が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-22T22:39:03Z)
• Very high resolution canopy height maps from RGB imagery using self-supervised vision transformer and convolutional decoder trained on Aerial Lidar [14.07306593230776]
  本稿では,複数の非国家の管轄区域で同時に作成される最初の高分解能天蓋の高さマップについて述べる。 地図は、2017年から2020年にかけて、マクサー画像に基づいて訓練された自己教師モデルから特徴を抽出することによって生成される。 また、GEDI観測に基づいて訓練された畳み込みネットワークを用いた後処理のステップも導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T15:52:57Z)
• Machine Guided Discovery of Novel Carbon Capture Solvents [48.7576911714538]
  機械学習は、材料開発における時間とリソースの負担を軽減するための有望な方法を提供する。 そこで我々は, 市販の酸性ガススクラップ式炭素捕捉装置に適合する新規な水性アミンを, エンドツーエンドで発見する「発見サイクル」を開発した。 予測プロセスは、材料パラメータの両方の実験に対して60%の精度を示し、外部テストセット上では1つのパラメータに対して80%の精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T18:32:38Z)
• Real-time high-resolution CO$_2$ geological storage prediction using nested Fourier neural operators [58.728312684306545]
  炭素捕獲貯蔵(CCS)は、地球規模の脱炭酸に不可欠な役割を担っている。 CCS展開のスケールアップには, 貯留層圧力上昇とガス配管マイグレーションの高精度かつ高精度なモデリングが必要である。 我々は,高分解能な3D CO2ストレージモデリングのための機械学習フレームワークであるNested Fourier Neural Operator (FNO)を,盆地スケールで導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T04:04:03Z)
• Tackling the Overestimation of Forest Carbon with Deep Learning and Aerial Imagery [13.97765383479824]
  本論文は,航空画像,衛星画像,地中構造観測から森林炭素推定を初めて体系的に比較したものである。 航空画像の収集は著しく高価であり,高分解能が森林炭素推定をどの程度改善するかは定かでない。 以上の結果から,衛星画像による森林炭素推定は,熱帯再植林計画において10回以上も過大評価可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T15:59:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。