論文の概要: Leveraging Land Cover Priors for Isoprene Emission Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18658v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 13:23:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:35:41.838510
- Title: Leveraging Land Cover Priors for Isoprene Emission Super-Resolution
- Title（参考訳）: イソプレン・エミッション・スーパーリゾリューションに先立つ土地被覆の活用
- Authors: Christopher Ummerle, Antonio Giganti, Sara Mandelli, Paolo Bestagini, Stefano Tubaro,
- Abstract要約: 本研究は,BVOCエミッションマップの精錬に費用効率の高いデータ駆動型アプローチを提供することにより,大気化学と気候モデリングに寄与する。
提案手法は,衛星による排出データの利用性を高め,大気質予測,気候影響評価,環境研究への応用を支援する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.868193361155656
- License:
- Abstract: Remote sensing plays a crucial role in monitoring Earth's ecosystems, yet satellite-derived data often suffer from limited spatial resolution, restricting their applicability in atmospheric modeling and climate research. In this work, we propose a deep learning-based Super-Resolution (SR) framework that leverages land cover information to enhance the spatial accuracy of Biogenic Volatile Organic Compounds (BVOCs) emissions, with a particular focus on isoprene. Our approach integrates land cover priors as emission drivers, capturing spatial patterns more effectively than traditional methods. We evaluate the model's performance across various climate conditions and analyze statistical correlations between isoprene emissions and key environmental information such as cropland and tree cover data. Additionally, we assess the generalization capabilities of our SR model by applying it to unseen climate zones and geographical regions. Experimental results demonstrate that incorporating land cover data significantly improves emission SR accuracy, particularly in heterogeneous landscapes. This study contributes to atmospheric chemistry and climate modeling by providing a cost-effective, data-driven approach to refining BVOC emission maps. The proposed method enhances the usability of satellite-based emissions data, supporting applications in air quality forecasting, climate impact assessments, and environmental studies.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシングは地球の生態系のモニタリングにおいて重要な役割を担っているが、衛星由来のデータはしばしば空間分解能の制限に悩まされ、大気モデルや気候研究への応用が制限される。
本研究では,生物揮発性有機化合物(BVOC)の空間的精度を高めるために,土地被覆情報を利用した深層学習に基づく超解法(SR)フレームワークを提案する。
提案手法は,従来の手法よりも効率的に空間パターンを把握し,土地被覆先行をエミッションドライバとして統合する。
本研究では,様々な気候条件下でのモデルの性能を評価し,イソプレン排出量と作物や樹木の被覆データなどの重要な環境情報との統計的相関を解析した。
さらに,未確認の気候帯や地理的地域に適用することで,SRモデルの一般化能力を評価する。
土地被覆データの導入は,特に異種景観において,放射SRの精度を著しく向上させることを示した。
本研究は,BVOCエミッションマップの精錬に費用効率の高いデータ駆動型アプローチを提供することにより,大気化学と気候モデリングに寄与する。
提案手法は,衛星による排出データの利用性を高め,大気質予測,気候影響評価,環境研究への応用を支援する。
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