論文の概要: MVeLMA: Multimodal Vegetation Loss Modeling Architecture for Predicting Post-fire Vegetation Loss
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27443v1
- Date: Fri, 31 Oct 2025 12:49:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 17:52:16.104266
- Title: MVeLMA: Multimodal Vegetation Loss Modeling Architecture for Predicting Post-fire Vegetation Loss
- Title（参考訳）: MVeLMA:火災後の植生損失予測のためのマルチモーダル植生損失モデリングアーキテクチャ
- Authors: Meenu Ravi, Shailik Sarkar, Yanshen Sun, Vaishnavi Singh, Chang-Tien Lu,
- Abstract要約: 本稿では,火災イベントによる郡の植生損失を予測するため,MVeLMAと呼ばれる新しいエンドツーエンドMLパイプラインを提案する。
また,本モデルでは,山火事後の植生被害予測において,SOTA(State-of-the-art)モデルやベースラインモデルよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.275168968578141
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding post-wildfire vegetation loss is critical for developing effective ecological recovery strategies and is often challenging due to the extended time and effort required to capture the evolving ecosystem features. Recent works in this area have not fully explored all the contributing factors, their modalities, and interactions with each other. Furthermore, most research in this domain is limited by a lack of interpretability in predictive modeling, making it less useful in real-world settings. In this work, we propose a novel end-to-end ML pipeline called MVeLMA (\textbf{M}ultimodal \textbf{Ve}getation \textbf{L}oss \textbf{M}odeling \textbf{A}rchitecture) to predict county-wise vegetation loss from fire events. MVeLMA uses a multimodal feature integration pipeline and a stacked ensemble-based architecture to capture different modalities while also incorporating uncertainty estimation through probabilistic modeling. Through comprehensive experiments, we show that our model outperforms several state-of-the-art (SOTA) and baseline models in predicting post-wildfire vegetation loss. Furthermore, we generate vegetation loss confidence maps to identify high-risk counties, thereby helping targeted recovery efforts. The findings of this work have the potential to inform future disaster relief planning, ecological policy development, and wildlife recovery management.
- Abstract（参考訳）: 森林火災後の植生損失を理解することは、効果的な生態系回復戦略を開発する上で重要であり、生態系の特徴を捉えるのに必要な時間と労力が長引くため、しばしば困難である。
この領域における最近の研究は、貢献要因の全て、それらのモダリティ、相互の相互作用について完全には研究していない。
さらに、この領域におけるほとんどの研究は、予測モデリングにおける解釈可能性の欠如によって制限されており、現実の環境では役に立たない。
そこで本研究では, 火災イベントから郡の植生損失を予測するために, MVeLMA (\textbf{M}ultimodal \textbf{Ve}getation \textbf{L}oss \textbf{M}odeling \textbf{A}rchitecture) と呼ばれる新しいエンドツーエンドMLパイプラインを提案する。
MVeLMAはマルチモーダル機能統合パイプラインと積み重ねアンサンブルベースのアーキテクチャを使用して異なるモダリティをキャプチャし、確率的モデリングによって不確実性を推定する。
総合的な実験を通して,我々のモデルは,山火事後の植生損失を予測するために,いくつかの最先端(SOTA)モデルとベースラインモデルより優れていることを示す。
さらに、リスクの高い郡を特定するために植生損失信頼マップを作成し、目標とする復旧作業を支援する。
本研究の成果は, 今後の防災計画, 環境政策開発, 野生生物の保全管理に資する可能性がある。
関連論文リスト
- Forestpest-YOLO: A High-Performance Detection Framework for Small Forestry Pests [3.9627432442852544]
本稿では,森林リモートセンシングのニュアンスに巧みに最適化された検出フレームワークであるフォレストペスト・ヨロを紹介する。
まず、ダウンサンプリングモジュールであるSPD-Convを統合し、ネットワーク全体を通して小さなターゲットに関する重要な高解像度の詳細が保存されるようにします。
これは、背景雑音を抑えながらマルチスケールの特徴表現を動的に強化する新しいクロスステージ機能融合ブロック、CSPOKによって補完される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-01T06:06:40Z) - Multi-modal Uncertainty Robust Tree Cover Segmentation For High-Resolution Remote Sensing Images [26.73434156935335]
MURTreeFormerはマルチモーダルセグメンテーションフレームワークである。
上海とチューリッヒのマルチモーダルデータセットの実験では、MURTreeFormerがセグメンテーション性能を大幅に改善することを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-05T07:32:42Z) - What-If Analysis of Large Language Models: Explore the Game World Using Proactive Thinking [50.72154186522052]
大規模言語モデル(LLM)は情報処理をリアクティブに行う能力に優れるが、仮説的未来を体系的に探索する能力に欠ける。
提案するWiA-LLMは,LLMにプロアクティブな思考能力を持たせる新しいパラダイムである。
複雑なマルチプレイヤーゲーム環境であるHonor of KingsにおけるWiA-LLMを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-05T04:05:27Z) - Latent Variable Modeling in Multi-Agent Reinforcement Learning via Expectation-Maximization for UAV-Based Wildlife Protection [0.0]
本稿では,野生生物保護の文脈における予測最大化に基づく潜在変数モデリング手法を提案する。
隠れた環境因子と潜伏変数によるエージェント間ダイナミクスをモデル化することにより,不確実性の下での探索と調整が促進される。
絶滅危惧種のイランヒョウの保護生息地をパトロールする10機のUAVを含むカスタムシミュレーションを用いてEM-MARLフレームワークの実装と評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-26T06:57:33Z) - Fine-Scale Soil Mapping in Alaska with Multimodal Machine Learning [1.4786253394033289]
高分解能土壌地図は永久凍土の分布を特徴づけ、脆弱な地域を特定し、適応戦略を示すのに不可欠である。
近地永久凍土と土壌分類のための大規模土壌マップを作成するための視覚ベース機械学習(ML)モデルであるMISOを提案する。
我々は,土壌マッピングに広く用いられている従来のMLモデルであるRandom Forest (RF)とMISOを比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-17T22:09:48Z) - How Far Are We from Generating Missing Modalities with Foundation Models? [49.425856207329524]
欠落したモダリティの再構築に適したエージェントフレームワークを提案する。
本手法は, 画像再構成に要するFIDを少なくとも14%, MERを少なくとも10%削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-04T03:22:44Z) - Data Augmentation and Resolution Enhancement using GANs and Diffusion Models for Tree Segmentation [49.13393683126712]
都市森林は、環境の質を高め、都市における生物多様性を支援する上で重要な役割を担っている。
複雑な地形と異なる衛星センサーやUAV飛行高度による画像解像度の変化により、正確に木を検知することは困難である。
低解像度空中画像の品質を高めるため,GANと拡散モデルとドメイン適応を統合した新しいパイプラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-21T03:57:10Z) - MambaDS: Near-Surface Meteorological Field Downscaling with Topography Constrained Selective State Space Modeling [68.69647625472464]
気象予測において重要な課題であるダウンスケーリングは、ターゲット領域に対する高解像度気象状態の再構築を可能にする。
以前のダウンスケーリング手法には気象学のための調整された設計が欠けており、構造的な限界に遭遇した。
本稿では,多変数相関と地形情報の利用性を高める新しいモデルであるMambaDSを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T13:45:49Z) - Manipulating Feature Visualizations with Gradient Slingshots [53.94925202421929]
特徴可視化(FV)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)で学んだ概念を解釈するための広く使われている手法である。
本稿では,モデルアーキテクチャを変更したり,性能を著しく劣化させたりすることなくFVの操作を可能にする新しい手法,Gradient Slingshotsを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-11T18:57:17Z) - Forecasting Post-Wildfire Vegetation Recovery in California using a
Convolutional Long Short-Term Memory Tensor Regression Network [1.5051841526022436]
本研究は, 火災後の植物回復を予測し, 解析するための新しいアプローチを提案する。
このモデルは、2013年から2020年にかけて発生した104のカリフォルニアの山火事で訓練され、テストされている。
全体として、我々のk値予測は印象的な性能を示し、50%の予測は0.12以下の絶対誤差を示し、75%は0.24以下の誤差を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-04T19:32:08Z) - Targeted free energy estimation via learned mappings [66.20146549150475]
自由エネルギー摂動 (FEP) は60年以上前にズワンツィヒによって自由エネルギー差を推定する方法として提案された。
FEPは、分布間の十分な重複の必要性という厳しい制限に悩まされている。
目標自由エネルギー摂動(Targeted Free Energy Perturbation)と呼ばれるこの問題を緩和するための1つの戦略は、オーバーラップを増やすために構成空間の高次元マッピングを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-12T11:10:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。