論文の概要: On What Depends the Robustness of Multi-source Models to Missing Data in Earth Observation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19719v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 14:45:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:52:43.683604
• Title: On What Depends the Robustness of Multi-source Models to Missing Data in Earth Observation?
• Title（参考訳）: マルチソースモデルの地球観測における欠測データに対するロバスト性について
• Authors: Francisco Mena, Diego Arenas, Miro Miranda, Andreas Dengel,
• Abstract要約: 我々は、6つの最先端マルチソースモデルの予測性能を、1つのデータソースが欠落しているか、1つのソースのみが利用可能である場合の予測シナリオにおいて評価する。 分析の結果,これらのモデルの有効性は,タスクの性質,データソース間の相補性,モデル設計に複雑に結びついていることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.388282062290401
• License:
• Abstract: In recent years, the development of robust multi-source models has emerged in the Earth Observation (EO) field. These are models that leverage data from diverse sources to improve predictive accuracy when there is missing data. Despite these advancements, the factors influencing the varying effectiveness of such models remain poorly understood. In this study, we evaluate the predictive performance of six state-of-the-art multi-source models in predicting scenarios where either a single data source is missing or only a single source is available. Our analysis reveals that the efficacy of these models is intricately tied to the nature of the task, the complementarity among data sources, and the model design. Surprisingly, we observe instances where the removal of certain data sources leads to improved predictive performance, challenging the assumption that incorporating all available data is always beneficial. These findings prompt critical reflections on model complexity and the necessity of all collected data sources, potentially shaping the way for more streamlined approaches in EO applications.
• Abstract（参考訳）: 近年,地球観測(EO)分野において,ロバストなマルチソースモデルの開発が進んでいる。 これらは、さまざまなソースからのデータを活用して、データ不足時の予測精度を向上させるモデルである。 これらの進歩にもかかわらず、そのようなモデルの様々な効果に影響を与える要因はいまだに理解されていない。 本研究では、6つの最先端マルチソースモデルの予測性能を、1つのデータソースが欠落しているか、1つのソースしか利用できない場合の予測シナリオにおいて評価する。 分析の結果,これらのモデルの有効性は,タスクの性質,データソース間の相補性,モデル設計に複雑に結びついていることが判明した。 驚いたことに、特定のデータソースの削除によって予測性能が向上する事例を観察し、利用可能なすべてのデータを統合することが常に有益であるという仮定に挑戦する。 これらの発見は、モデル複雑さとすべての収集されたデータソースの必要性を批判的に反映し、EOアプリケーションにおけるより合理化されたアプローチの道を形成する可能性がある。

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