On What Depends the Robustness of Multi-source Models to Missing Data in Earth Observation?

要約

近年、堅牢なマルチソースモデルの開発が地球観察（EO）分野で登場しています。
これらは、多様なソースからのデータを活用して、データが欠落しているときに予測精度を向上させるモデルです。
これらの進歩にもかかわらず、このようなモデルのさまざまな有効性に影響を与える要因は、よく理解されていません。
この研究では、単一のデータソースが欠落しているか、単一のソースのみが利用可能なシナリオを予測する際に、6つの最先端のマルチソースモデルの予測パフォーマンスを評価します。
私たちの分析により、これらのモデルの有効性は、タスクの性質、データソース間の相補性、およびモデル設計に複雑に結びついていることが明らかになりました。
驚くべきことに、特定のデータソースの削除が予測パフォーマンスの改善につながる場合を観察し、利用可能なすべてのデータを組み込むことが常に有益であるという仮定に挑戦します。
これらの調査結果は、モデルの複雑さと収集されたすべてのデータソースの必要性に関する批判的な反省を促し、EOアプリケーションでより合理化されたアプローチの方法を形作る可能性があります。

要約(オリジナル)

In recent years, the development of robust multi-source models has emerged in the Earth Observation (EO) field. These are models that leverage data from diverse sources to improve predictive accuracy when there is missing data. Despite these advancements, the factors influencing the varying effectiveness of such models remain poorly understood. In this study, we evaluate the predictive performance of six state-of-the-art multi-source models in predicting scenarios where either a single data source is missing or only a single source is available. Our analysis reveals that the efficacy of these models is intricately tied to the nature of the task, the complementarity among data sources, and the model design. Surprisingly, we observe instances where the removal of certain data sources leads to improved predictive performance, challenging the assumption that incorporating all available data is always beneficial. These findings prompt critical reflections on model complexity and the necessity of all collected data sources, potentially shaping the way for more streamlined approaches in EO applications.

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