Mapping biodiversity at very-high resolution in Europe

要約

このペーパーでは、ヨーロッパ全体の高解像度の生物多様性マッピングのためのカスケードマルチモーダルパイプライン、種分布モデリング、生物多様性インジケーター、および生息地分類の統合について説明します。
提案されたパイプラインは、最初に、50x50mの解像度でリモートセンシング、気候時系列、および種の発生データをトレーニングしたマルチモーダルモデルであるDEEPSDMを使用して、種の組成を予測します。
これらの予測は、生物多様性インジケーターマップを生成し、種間マッピング用に設計されたトランスベースのLLMであるPL@ntbertで生息地を分類するために使用されます。
このアプローチにより、大陸規模の種分布マップ、生物多様性インジケーターマップ、および生息地マップが生成され、細かい生態学的洞察が提供されます。
従来の方法とは異なり、このフレームワークは、種間依存関係の共同モデリング、異種の存在と存在性データによるバイアス認識トレーニング、およびマルチソースリモートセンシング入力からの大規模な推論を可能にします。

要約(オリジナル)

This paper describes a cascading multimodal pipeline for high-resolution biodiversity mapping across Europe, integrating species distribution modeling, biodiversity indicators, and habitat classification. The proposed pipeline first predicts species compositions using a deep-SDM, a multimodal model trained on remote sensing, climate time series, and species occurrence data at 50x50m resolution. These predictions are then used to generate biodiversity indicator maps and classify habitats with Pl@ntBERT, a transformer-based LLM designed for species-to-habitat mapping. With this approach, continental-scale species distribution maps, biodiversity indicator maps, and habitat maps are produced, providing fine-grained ecological insights. Unlike traditional methods, this framework enables joint modeling of interspecies dependencies, bias-aware training with heterogeneous presence-absence data, and large-scale inference from multi-source remote sensing inputs.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google