論文の概要: Predicting butterfly species presence from satellite imagery using soft contrastive regularisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09306v1
• Date: Wed, 14 May 2025 11:42:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.43697
• Title: Predicting butterfly species presence from satellite imagery using soft contrastive regularisation
• Title（参考訳）: ソフトコントラスト規則化による衛星画像からの蝶種推定
• Authors: Thijs L van der Plas, Stephen Law, Michael JO Pocock,
• Abstract要約: 本稿では,英国における衛星データから蝶種の存在を予測するための新しいデータセットを提案する。 4バンド衛星画像から多種多様な存在を予測するために,Resnetベースのモデルを実験的に最適化した。 確率ラベルに合わせたソフトで教師付きコントラスト正規化損失を発生させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0923877073891446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The growing demand for scalable biodiversity monitoring methods has fuelled interest in remote sensing data, due to its widespread availability and extensive coverage. Traditionally, the application of remote sensing to biodiversity research has focused on mapping and monitoring habitats, but with increasing availability of large-scale citizen-science wildlife observation data, recent methods have started to explore predicting multi-species presence directly from satellite images. This paper presents a new data set for predicting butterfly species presence from satellite data in the United Kingdom. We experimentally optimise a Resnet-based model to predict multi-species presence from 4-band satellite images, and find that this model especially outperforms the mean rate baseline for locations with high species biodiversity. To improve performance, we develop a soft, supervised contrastive regularisation loss that is tailored to probabilistic labels (such as species-presence data), and demonstrate that this improves prediction accuracy. In summary, our new data set and contrastive regularisation method contribute to the open challenge of accurately predicting species biodiversity from remote sensing data, which is key for efficient biodiversity monitoring.
• Abstract（参考訳）: スケーラブルな生物多様性モニタリング手法の需要が高まっているため、リモートセンシングデータへの関心が高まっている。 従来,生物多様性研究へのリモートセンシングの適用は,生息地のマッピングとモニタリングに重点を置いてきたが,大規模市民科学野生生物観測データの増加に伴い,衛星画像から直接多種多様な生物の存在を予測する手法が研究されている。 本稿では,英国における衛星データから蝶種の存在を予測するための新しいデータセットを提案する。 本研究では,Resnetをベースとしたモデルを用いて,4バンドの衛星画像から複数種の存在を予測し,特に生物多様性の高い場所での平均速度ベースラインを上回っていることを示す。 性能向上のために,確率的ラベル(種・存在データなど)に適合したソフトで教師付きコントラスト正規化損失を開発し,予測精度の向上を実証した。 まとめると、我々の新しいデータセットと対照的な正規化手法は、効率的な生物多様性モニタリングの鍵となるリモートセンシングデータから生物多様性を正確に予測するオープンな課題に寄与する。

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