論文の概要: Dense Air Pollution Estimation from Sparse in-situ Measurements and Satellite Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17039v1
- Date: Wed, 23 Apr 2025 18:38:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.138517
- Title: Dense Air Pollution Estimation from Sparse in-situ Measurements and Satellite Data
- Title（参考訳）: 空間計測と衛星データによる高濃度大気汚染の推定
- Authors: Ruben Gonzalez Avilés, Linus Scheibenreif, Damian Borth,
- Abstract要約: 本稿では,公衆衛生・環境政策において重要な課題である,環境中の窒素濃度(NO$$)を推定する上での課題について論じる。
衛星を用いた大気汚染推定モデルの構築手法
これらの制限により,本研究では新しい密度推定手法を導入する。
均一にランダムなオフセットサンプリング戦略を利用することで,提案手法はより大規模なパッチに均等に真実データの位置を分散する。
推定において、高密度推定法は、単一のステップで見積もりのグリッドを生成することができ、より大きな領域に対して見積もりを提供するのに必要な計算資源を著しく削減することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.206127662604578
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper addresses the critical environmental challenge of estimating ambient Nitrogen Dioxide (NO$_2$) concentrations, a key issue in public health and environmental policy. Existing methods for satellite-based air pollution estimation model the relationship between satellite and in-situ measurements at select point locations. While these approaches have advanced our ability to provide air quality estimations on a global scale, they come with inherent limitations. The most notable limitation is the computational intensity required for generating comprehensive estimates over extensive areas. Motivated by these limitations, this study introduces a novel dense estimation technique. Our approach seeks to balance the accuracy of high-resolution estimates with the practicality of computational constraints, thereby enabling efficient and scalable global environmental assessment. By utilizing a uniformly random offset sampling strategy, our method disperses the ground truth data pixel location evenly across a larger patch. At inference, the dense estimation method can then generate a grid of estimates in a single step, significantly reducing the computational resources required to provide estimates for larger areas. Notably, our approach also surpasses the results of existing point-wise methods by a significant margin of $9.45\%$, achieving a Mean Absolute Error (MAE) of $4.98\ \mu\text{g}/\text{m}^3$. This demonstrates both high accuracy and computational efficiency, highlighting the applicability of our method for global environmental assessment. Furthermore, we showcase the method's adaptability and robustness by applying it to diverse geographic regions. Our method offers a viable solution to the computational challenges of large-scale environmental monitoring.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 公衆衛生・環境政策において重要な課題である, 環境中の窒素 (NO$_2$) 濃度を推定する上での環境問題に対処する。
衛星を用いた大気汚染推定モデルの構築手法
これらのアプローチは、世界規模で大気質を推定する能力を向上させる一方で、固有の制限が伴っている。
最も顕著な制限は、広範囲にわたる包括的な見積もりを生成するのに必要な計算強度である。
これらの制限により,本研究では新しい密度推定手法を導入する。
提案手法は,高分解能推定の精度と計算制約の実用性を両立させることにより,効率的でスケーラブルなグローバル環境アセスメントを実現する。
均一にランダムなオフセットサンプリング戦略を利用することで,提案手法はより大規模なパッチに均等に真実データの位置を分散する。
推定において、高密度推定法は、単一のステップで見積もりのグリッドを生成することができ、より大きな領域に対して見積もりを提供するのに必要な計算資源を著しく削減することができる。
特に、我々のアプローチは、既存の点法の結果を 9.45 %$ で上回り、平均絶対誤差 (MAE) が 4.98 で 4.98 {\displaystyle \mu\text{g}/\text{m}^3$ となる。
これにより, 高精度かつ計算効率の両立を図り, 地球環境評価への本手法の適用性を強調した。
さらに, 多様な地域に適用することで, 適応性とロバスト性を示す。
本手法は大規模環境モニタリングの計算課題に対して有効な解決策を提供する。
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