Beyond Grid Data: Exploring Graph Neural Networks for Earth Observation

要約

地球観測 (EO) データ分析は、ディープ ラーニング (DL) によって大幅に革新されており、アプリケーションは通常、グリッド状のデータ構造に限定されています。
グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は重要なイノベーションとして出現し、DL を非ユークリッド領域に押し上げます。
当然のことながら、GNN は、多様なモダリティ、複数のセンサー、および EO データの異質な性質によってもたらされる課題に効果的に取り組むことができます。
関連ドメインで GNN を紹介するために、私たちのレビューは GNN に関する基本的な知識を提供することから始まります。
次に、GNN が潜在的な解決策を提供できる EO の一般的な問題を要約します。
これに続いて、気象と気候の分析、災害管理、大気質モニタリング、農業、土地被覆分類、水文プロセス モデリング、都市モデリングなどの分野をカバーする、地球システムの科学的問題に対する GNN の幅広い応用を調査します。
これらの分野で GNN を採用する背後にある理論的根拠が、グラフを整理し、さまざまなタスクに適したアーキテクチャを設計するための方法論とともに説明されます。
さらに、これらのドメインで GNN を実装する際の方法論的な課題と、将来の研究を導く可能性のある解決策を強調します。
GNN が普遍的なソリューションではないことは承知していますが、GNN をトランスフォーマーなどの他の一般的なアーキテクチャと比較し、それらの潜在的な相乗効果を分析してこの論文を締めくくります。

要約(オリジナル)

Earth Observation (EO) data analysis has been significantly revolutionized by deep learning (DL), with applications typically limited to grid-like data structures. Graph Neural Networks (GNNs) emerge as an important innovation, propelling DL into the non-Euclidean domain. Naturally, GNNs can effectively tackle the challenges posed by diverse modalities, multiple sensors, and the heterogeneous nature of EO data. To introduce GNNs in the related domains, our review begins by offering fundamental knowledge on GNNs. Then, we summarize the generic problems in EO, to which GNNs can offer potential solutions. Following this, we explore a broad spectrum of GNNs’ applications to scientific problems in Earth systems, covering areas such as weather and climate analysis, disaster management, air quality monitoring, agriculture, land cover classification, hydrological process modeling, and urban modeling. The rationale behind adopting GNNs in these fields is explained, alongside methodologies for organizing graphs and designing favorable architectures for various tasks. Furthermore, we highlight methodological challenges of implementing GNNs in these domains and possible solutions that could guide future research. While acknowledging that GNNs are not a universal solution, we conclude the paper by comparing them with other popular architectures like transformers and analyzing their potential synergies.

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