論文の概要: Multimodal Deep Survival Analysis for Sinkhole Susceptibility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.06365v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 14:03:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-09 08:50:46.858464
• Title: Multimodal Deep Survival Analysis for Sinkhole Susceptibility
• Title（参考訳）: シンクホール感受性に関するマルチモーダルディープサバイバル解析
• Abstract要約: フロリダ州では、可溶性炭酸塩の岩盤、浅い地下水、激しい降雨が組み合わされ、一般的なものと空間的に不均一である。 報告されたシンクホールのない場所を直接ラベル付けしたり、真の負の場所としてサンプリングしたりできないため、シンクホールの発生場所と発生時期を予測することは困難である。 シンクホール・サセプティビリティのためのマルチモーダルなCox比例ハザード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）: 12.486907874232053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sinkholes are a widespread geohazard in karst terrain. In Florida, soluble carbonate bedrock, shallow groundwater, and intense rainfall combine to make subsidence both common and spatially heterogeneous. Predicting where and when sinkholes will occur is difficult for two reasons. First, locations without reported sinkholes cannot be directly labeled or sampled as true negative locations. Second, the potential factors governing sinkhole risk span heterogeneous data modalities and therefore require careful integration within a unified modeling framework. We address both problems with our proposed model, a multimodal Cox proportional hazards framework for sinkhole susceptibility. Our contributions are threefold. First, we extend the proportional-hazards formulation to heterogeneous multimodal input through modality-specific encoders and a cross-modal fusion layer. Second, we treat unreported locations as right-censored rather than negative, avoiding hard-negative labeling and yielding continuous, time-aware susceptibility from the predicted survival function. Third, a statewide Florida case study with spatially blocked validation and ablation studies quantifies the benefit of multimodal integration. A Florida case study demonstrates that the proposed method effectively ranks sinkhole risk and produces a statewide susceptibility map that captures spatial variations in sinkhole occurrence.
• Abstract（参考訳）: シンクホールはカルスト地形に広く分布するジオハザードである。 フロリダ州では、可溶性炭酸塩の岩盤、浅い地下水、激しい降雨が組み合わされ、一般的なものと空間的に不均一である。 シンクホールの発生場所と発生時期の予測は2つの理由から難しい。 第一に、報告されたシンクホールのない場所は、直接、正の負の場所としてラベル付けまたはサンプリングすることはできない。 第2に、シンクホールリスクを規定する潜在的な要因は、異種データモダリティにまたがるため、統一されたモデリングフレームワーク内で慎重に統合する必要がある。 提案したモデルと,シンクホール感受性のためのマルチモーダルコックス比例ハザードフレームワークを用いて,両問題に対処する。 私たちの貢献は3倍です。 まず、モーダリティ特異的エンコーダとクロスモーダル融合層を通じて、比例ハザードの定式化を異種マルチモーダル入力に拡張する。 第二に, 報告されていない場所は, 否定的ではなく, 強硬なラベル付けを回避し, 予測生存関数からの連続的, 時間的感受性を付与する。 第3に、空間的にブロックされた検証とアブレーションによるフロリダ州のケーススタディは、マルチモーダル統合の利点を定量化する。 フロリダ州のケーススタディでは、提案手法がシンクホールのリスクを効果的にランク付けし、シンクホールの発生の空間的変動を捉えた州全体の感受性マップを作成した。

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