Sims: An Interactive Tool for Geospatial Matching and Clustering

要約

地理空間データの取得、処理、視覚化には、特に大規模な時空間ドメインの場合、大量のコンピューティング リソースが必要です。
この課題は、地理空間モデリングの進歩に不可欠な予測特徴の迅速な発見を妨げます。
これに対処するために、Google Earth Engine をバックエンドとして使用して、ユーザーが定義された関心領域に対して視覚化、比較、クラスタリング、および類似性検索を実行できるノーコード Web ツールである類似性検索 (Sims) を開発しました。
Sims は、モデルの作成ではなく機能の探索に重点を置くことで、既存のモデリング ツールを補完するように設計されています。
私たちは、ルワンダにおけるシミュレートされたトウモロコシ収量データを分析するケーススタディを通じて、シムの有用性を実証します。そこでは、土壌、天候、農業的特徴のさまざまな組み合わせが収量反応ゾーンのクラスタリングにどのような影響を与えるかを評価します。
Sims はオープンソースで、https://github.com/microsoft/Sims から入手できます。

要約(オリジナル)

Acquiring, processing, and visualizing geospatial data requires significant computing resources, especially for large spatio-temporal domains. This challenge hinders the rapid discovery of predictive features, which is essential for advancing geospatial modeling. To address this, we developed Similarity Search (Sims), a no-code web tool that allows users to visualize, compare, cluster, and perform similarity search over defined regions of interest using Google Earth Engine as a backend. Sims is designed to complement existing modeling tools by focusing on feature exploration rather than model creation. We demonstrate the utility of Sims through a case study analyzing simulated maize yield data in Rwanda, where we evaluate how different combinations of soil, weather, and agronomic features affect the clustering of yield response zones. Sims is open source and available at https://github.com/microsoft/Sims

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google