論文の概要: Advancing Wildfire Risk Prediction via Morphology-Aware Curriculum Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21147v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 14:23:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:54.99408
• Title: Advancing Wildfire Risk Prediction via Morphology-Aware Curriculum Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 形態を考慮したカリキュラムコントラスト学習による火災リスク予測の促進
• Authors: Fabrizio Lo Scudo, Alessio De Rango, Luca Furnari, Alfonso Senatore, Donato D'Ambrosio, Giuseppe Mendicino, Gianluigi Greco,
• Abstract要約: 森林火災は自然の生態系と人間の健康に大きな影響を与え、生物多様性の喪失、水文学上のリスクの増大、有害物質の排出の増大につながった。 データは、典型的な状況よりも山火事の発生率が著しく低い不均衡な状況へのバイアスを示している。 本稿では,パッチの動的特徴に対する潜在表現の強化を通じて,これらの課題に対してコントラッシブなフレームワークを採用する方法を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8646703612162243
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Wildfires significantly impact natural ecosystems and human health, leading to biodiversity loss, increased hydrogeological risks, and elevated emissions of toxic substances. Climate change exacerbates these effects, particularly in regions with rising temperatures and prolonged dry periods, such as the Mediterranean. This requires the development of advanced risk management strategies that utilize state-of-the-art technologies. However, in this context, the data show a bias toward an imbalanced setting, where the incidence of wildfire events is significantly lower than typical situations. This imbalance, coupled with the inherent complexity of high-dimensional spatio-temporal data, poses significant challenges for training deep learning architectures. Moreover, since precise wildfire predictions depend mainly on weather data, finding a way to reduce computational costs to enable more frequent updates using the latest weather forecasts would be beneficial. This paper investigates how adopting a contrastive framework can address these challenges through enhanced latent representations for the patch's dynamic features. We thus introduce a new morphology-based curriculum contrastive learning that mitigates issues associated with diverse regional characteristics and enables the use of smaller patch sizes without compromising performance. An experimental analysis is performed to validate the effectiveness of the proposed modeling strategies.
• Abstract（参考訳）: 森林火災は自然の生態系と人間の健康に大きな影響を与え、生物多様性の喪失、水文学上のリスクの増大、有害物質の排出の増大につながった。 気候変動は、特に気温が上昇し、地中海のような乾燥期間が長引いた地域で、これらの影響を悪化させる。 これにより、最先端技術を利用する高度なリスク管理戦略が開発される必要がある。 しかし、この文脈では、山火事の発生頻度が典型的な状況よりも著しく低い不均衡な状況へのバイアスが示される。 この不均衡は、高次元時空間データの本質的な複雑さと相まって、ディープラーニングアーキテクチャをトレーニングする上で大きな課題となる。 さらに、正確な山火事予測は主に気象データに依存しているため、最新の天気予報を用いてより頻繁な更新を可能にする計算コストを削減する方法を見つけることは有益である。 本稿では,パッチの動的特徴に対する潜在表現の強化を通じて,これらの課題に対してコントラッシブなフレームワークを採用する方法を検討する。 そこで我々は,多様な地域特性に関連する問題を緩和し,性能を損なうことなく,より小さなパッチサイズの使用を可能にする,新しい形態学ベースのコントラスト学習を導入する。 提案手法の有効性を検証するための実験的検討を行った。

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