論文の概要: Comparative and Interpretative Analysis of CNN and Transformer Models in Predicting Wildfire Spread Using Remote Sensing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14150v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 11:16:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:14:43.644507
• Title: Comparative and Interpretative Analysis of CNN and Transformer Models in Predicting Wildfire Spread Using Remote Sensing Data
• Title（参考訳）: リモートセンシングデータを用いた森林火災の予測におけるCNNと変圧器モデルの比較と解釈
• Authors: Yihang Zhou, Ruige Kong, Zhengsen Xu, Linlin Xu, Sibo Cheng,
• Abstract要約: 本研究では,Autoencoder,ResNet,UNet,TransformerベースのSwin-UNetの4種類のディープラーニングアーキテクチャの性能,効率,説明性を徹底的に比較することを目的とする。 詳細な定量的比較分析により,TransformerベースのSwin-UNetとUNetがAutoencoderとResNetを上回っていることが判明した。 XAI分析によると、UNetとTransformerベースのSwin-UNetは、他の2つのモデルよりも重要な機能に集中できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.268554613844063
• License:
• Abstract: Facing the escalating threat of global wildfires, numerous computer vision techniques using remote sensing data have been applied in this area. However, the selection of deep learning methods for wildfire prediction remains uncertain due to the lack of comparative analysis in a quantitative and explainable manner, crucial for improving prevention measures and refining models. This study aims to thoroughly compare the performance, efficiency, and explainability of four prevalent deep learning architectures: Autoencoder, ResNet, UNet, and Transformer-based Swin-UNet. Employing a real-world dataset that includes nearly a decade of remote sensing data from California, U.S., these models predict the spread of wildfires for the following day. Through detailed quantitative comparison analysis, we discovered that Transformer-based Swin-UNet and UNet generally outperform Autoencoder and ResNet, particularly due to the advanced attention mechanisms in Transformer-based Swin-UNet and the efficient use of skip connections in both UNet and Transformer-based Swin-UNet, which contribute to superior predictive accuracy and model interpretability. Then we applied XAI techniques on all four models, this not only enhances the clarity and trustworthiness of models but also promotes focused improvements in wildfire prediction capabilities. The XAI analysis reveals that UNet and Transformer-based Swin-UNet are able to focus on critical features such as 'Previous Fire Mask', 'Drought', and 'Vegetation' more effectively than the other two models, while also maintaining balanced attention to the remaining features, leading to their superior performance. The insights from our thorough comparative analysis offer substantial implications for future model design and also provide guidance for model selection in different scenarios.
• Abstract（参考訳）: 地球規模の山火事のエスカレートする脅威に直面し、リモートセンシングデータを用いた多数のコンピュータビジョン技術が適用されている。 しかし,森林火災予測のための深層学習手法の選択は,比較分析の量的・説明可能な方法が欠如していることから,予防対策の改善やモデルの改良に不可欠であることから,いまだ不確実である。 本研究では,Autoencoder,ResNet,UNet,TransformerベースのSwin-UNetの4種類のディープラーニングアーキテクチャの性能,効率,説明性を徹底的に比較することを目的とする。 カリフォルニアから10年近いリモートセンシングデータを含む現実世界のデータセットを使用して、これらのモデルは翌日の山火事の拡散を予測する。 特に,TransformerベースのSwin-UNetにおける高度な注意機構と,UNetとTransformerベースのSwin-UNetの両方におけるスキップ接続の効率的な利用により,予測精度とモデル解釈容易性が向上した。 そして4つのモデルすべてにXAI技術を適用した。これはモデルの明快さと信頼性を高めるだけでなく、山火事予測機能の集中的改善も促進する。 XAI分析によると、UNetとTransformerベースのSwin-UNetは、他の2つのモデルよりも効果的に、"Previous Fire Mask"、"Drought"、"Vegetation"といった重要な機能に集中できる一方で、残りの機能にバランスのとれた注意を保ち、優れたパフォーマンスを実現している。 徹底的な比較分析から得られた洞察は、将来のモデル設計に重大な影響を与えるとともに、異なるシナリオにおけるモデル選択のためのガイダンスを提供する。

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