論文の概要: Frequency-Enhanced Hilbert Scanning Mamba for Short-Term Arctic Sea Ice Concentration Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.13522v1
• Date: Fri, 13 Feb 2026 23:19:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 14:17:28.128572
• Title: Frequency-Enhanced Hilbert Scanning Mamba for Short-Term Arctic Sea Ice Concentration Prediction
• Title（参考訳）: 短期北極海氷濃度予測のための周波数強調ヒルベルト走査型マンバ
• Authors: Feng Gao, Zheng Gong, Wenli Liu, Yanhai Gan, Zhuoran Zheng, Junyu Dong, Qian Du,
• Abstract要約: 短周期北極SIC予測のための周波数強調Hilbert Mamba Framework(FH-Mamba) 局所性経路に沿って3次元格子を横切る3Dスキャンヒルベルト機構を導入する。 また、ウェーブレット変換を組み込んで高周波の詳細を増幅する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.08063678978229
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While Mamba models offer efficient sequence modeling, vanilla versions struggle with temporal correlations and boundary details in Arctic sea ice concentration (SIC) prediction. To address these limitations, we propose Frequency-enhanced Hilbert scanning Mamba Framework (FH-Mamba) for short-term Arctic SIC prediction. Specifically, we introduce a 3D Hilbert scan mechanism that traverses the 3D spatiotemporal grid along a locality-preserving path, ensuring that adjacent indices in the flattened sequence correspond to neighboring voxels in both spatial and temporal dimensions. Additionally, we incorporate wavelet transform to amplify high-frequency details and we also design a Hybrid Shuffle Attention module to adaptively aggregate sequence and frequency features. Experiments conducted on the OSI-450a1 and AMSR2 datasets demonstrate that our FH-Mamba achieves superior prediction performance compared with state-of-the-art baselines. The results confirm the effectiveness of Hilbert scanning and frequency-aware attention in improving both temporal consistency and edge reconstruction for Arctic SIC forecasting. Our codes are publicly available at https://github.com/oucailab/FH-Mamba.
• Abstract（参考訳）: Mambaモデルは効率的なシーケンスモデリングを提供するが、バニラバージョンは北極海氷濃度(SIC)予測において時間的相関と境界の詳細に苦慮している。 これらの制約に対処するために、短期北極圏SIC予測のための周波数強調ヒルベルト走査マンバフレームワーク(FH-Mamba Framework)を提案する。 具体的には、局所性保存経路に沿って3次元時空間格子を横切る3次元ヒルベルト走査機構を導入し、平坦な列の隣接インデックスが空間次元と時間次元の両方で隣接するボクセルに対応することを保証する。 さらに、ウェーブレット変換を組み込んで高周波の詳細を増幅し、シーケンスと周波数の特徴を適応的に集約するハイブリッドシャッフルアテンションモジュールを設計する。 OSI-450a1 と AMSR2 のデータセットを用いて行った実験は、FH-Mamba が最先端のベースラインに比べて優れた予測性能を発揮することを示した。 その結果,北極SIC予測における時間的一貫性とエッジ再構築の両面において,ヒルベルト走査と周波数認識による注意が有効であることが確認された。 私たちのコードはhttps://github.com/oucailab/FH-Mamba.comで公開されています。

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