論文の概要: Enhanced Drought Analysis in Bangladesh: A Machine Learning Approach for Severity Classification Using Satellite Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.04696v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 07:17:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.578979
• Title: Enhanced Drought Analysis in Bangladesh: A Machine Learning Approach for Severity Classification Using Satellite Data
• Title（参考訳）: バングラデシュにおける干ばつ分析の強化:衛星データを用いた重症度分類のための機械学習アプローチ
• Authors: Tonmoy Paul, Mrittika Devi Mati, Md. Mahmudul Islam,
• Abstract要約: 干ばつはバングラデシュで広範囲にわたる環境問題を引き起こし、農業、社会経済的安定、食料安全保障に影響を及ぼした。 SPI(Standardized Precipitation Index)やPDSI(Palmer Drought Severity Index)といった伝統的な干ばつ指標は、土壌の水分や温度といった重要な要因を見落としていることが多い。 バングラデシュ38地域の干ばつを分類する衛星データ駆動機械学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Drought poses a pervasive environmental challenge in Bangladesh, impacting agriculture, socio-economic stability, and food security due to its unique geographic and anthropogenic vulnerabilities. Traditional drought indices, such as the Standardized Precipitation Index (SPI) and Palmer Drought Severity Index (PDSI), often overlook crucial factors like soil moisture and temperature, limiting their resolution. Moreover, current machine learning models applied to drought prediction have been underexplored in the context of Bangladesh, lacking a comprehensive integration of satellite data across multiple districts. To address these gaps, we propose a satellite data-driven machine learning framework to classify drought across 38 districts of Bangladesh. Using unsupervised algorithms like K-means and Bayesian Gaussian Mixture for clustering, followed by classification models such as KNN, Random Forest, Decision Tree, and Naive Bayes, the framework integrates weather data (humidity, soil moisture, temperature) from 2012-2024. This approach successfully classifies drought severity into different levels. However, it shows significant variabilities in drought vulnerabilities across regions which highlights the aptitude of machine learning models in terms of identifying and predicting drought conditions.
• Abstract（参考訳）: 干ばつはバングラデシュで広範囲にわたる環境問題を引き起こし、独自の地理的・人為的脆弱性のために農業、社会経済的安定性、食料安全保障に影響を及ぼした。 SPI(Standardized Precipitation Index)やPDSI(Palmer Drought Severity Index)のような伝統的な干ばつ指標は、土壌の水分や温度といった重要な要因を見落とし、解像度を制限している。 さらに、干ばつ予測に適用された現在の機械学習モデルはバングラデシュの文脈では過小評価されており、複数の地域にわたる衛星データの包括的な統合が欠如している。 これらのギャップに対処するため、バングラデシュ38地区の干ばつを分類する衛星データ駆動機械学習フレームワークを提案する。 K-meansやBayesian Gaussian Mixtureといった教師なしのアルゴリズムをクラスタリングに使用し、KNN、Random Forest、Decision Tree、Naive Bayesといった分類モデルを使用して、2012年から2024年までの気象データ(湿度、土壌水分、温度)を統合する。 このアプローチは、干ばつ重大度を異なるレベルに分類することに成功している。 しかし、干ばつ状態の特定と予測の観点から機械学習モデルの適性を強調した地域間での干ばつ脆弱性の顕著な多様性を示している。

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