論文の概要: Continental-scale habitat distribution modelling with multimodal earth observation foundation models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09732v2
• Date: Mon, 27 Oct 2025 09:12:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 22:08:13.755161
• Title: Continental-scale habitat distribution modelling with multimodal earth observation foundation models
• Title（参考訳）: 多モード地球観測基盤モデルによる大陸規模の生息地分布のモデル化
• Authors: Sara Si-Moussi, Stephan Hennekens, Sander Mucher, Stan Los, Yoann Cartier, Borja Jiménez-Alfaro, Fabio Attorre, Jens-Christian Svenning, Wilfried Thuiller,
• Abstract要約: ハビタットは、生物多様性を支援し、人々の自然への貢献を維持する、無生物的な条件、植生の構成、構造を統合する。 現在の生息地マップは、しばしばテーマや空間分解能において不足している。 我々は,高分解能リモートセンシング(RS)データと人工知能(AI)ツールが生息地マッピングをどのように改善するかを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Habitats integrate the abiotic conditions, vegetation composition and structure that support biodiversity and sustain nature's contributions to people. Most habitats face mounting pressures from human activities, which requires accurate, high-resolution habitat mapping for effective conservation and restoration. Yet, current habitat maps often fall short in thematic or spatial resolution because they must (1) model several mutually exclusive habitat types that co-occur across landscapes and (2) cope with severe class imbalance that complicates exhaustive multi-class training. Here, we evaluated how high-resolution remote sensing (RS) data and Artificial Intelligence (AI) tools can improve habitat mapping across large geographical extents at fine spatial and thematic resolution. Using vegetation plots from the European Vegetation Archive, we modelled the distribution of Level 3 EUNIS habitat types across Europe and assessed multiple modelling strategies against independent validation datasets. Strategies that exploited the hierarchical nature of habitat classifications resolved classification ambiguities, especially in fragmented habitats. Integrating satellite-borne multispectral and radar imagery, particularly through Earth Observation (EO) Foundation models (EO-FMs), enhanced within-formation discrimination and overall performance. Finally, ensemble machine learning that corrects class imbalance boosted predictive accuracy even further. Our methodological framework is transferable beyond Europe and adaptable to other classification systems. Future research should advance temporal modelling of habitat dynamics, extend to habitat segmentation and quality assessment, and exploit next-generation EO data paired with higher-quality in situ observations.
• Abstract（参考訳）: ハビタットは、生物多様性を支援し、人々の自然への貢献を維持する、無生物的な条件、植生の構成、構造を統合する。 ほとんどの生息地は人間の活動から圧力がかかるため、効率的な保護と修復のために正確な高解像度の生息地マッピングが必要である。 しかし,現生の生息地マップは,(1)ランドスケープを横断する相互排他的生息地タイプをモデル化し,(2)徹底的なマルチクラストレーニングを複雑化する厳密なクラス不均衡に対処する必要があるため,テーマや空間の解像度が低い場合が多い。 そこで本研究では,高分解能リモートセンシング(RS)データと人工知能(AI)ツールが,空間的・テーマ的な細かな解像度で,地理的に広い範囲の生息地マッピングを改善する方法について検討した。 欧州植生アーカイブの植生プロットを用いて,ヨーロッパ全体でのレベル3EUNIS生息域の分布をモデル化し,独立した検証データセットに対する複数のモデリング戦略を評価した。 生息地分類の階層的な性質を利用した戦略は、特に断片化された生息地において、分類の曖昧さを解消した。 衛星搭載マルチスペクトルとレーダー画像の統合は、特に地球観測(EO-FM)モデルを通じて、内部の識別と全体的な性能を向上させた。 最後に、クラス不均衡を補正するアンサンブル機械学習により、予測精度はさらに向上した。 我々の方法論の枠組みはヨーロッパを超えて移動可能であり、他の分類体系にも適応可能である。 今後の研究は、生息環境動態の時間的モデリング、生息環境のセグメンテーションおよび品質評価への拡張、および高品質のin situ観測と組み合わせた次世代EOデータの利用を推進すべきである。

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