Вопрос или проблема
Я погружен в тонкости работы с 2D моделируемыми полями (изображениями), представляющими влажность почвы в регионах, где, к сожалению, отсутствуют прямые наблюдения. Однако есть и положительная сторона — у меня есть данные наблюдений за дождем в тех же географических областях. Моя основная цель — повысить точность прогнозов влажности почвы, интегрируя наблюдения за дождем в качестве важного ограничивающего фактора.
В настоящее время я размышляю о применении подхода регрессии на основе CNN для моей задачи обратного моделирования. В этой предполагаемой модели входными данными являются моделируемые изображения почвы, в то время как выходными данными соответствуют значениям дождя на различных временных интервалах. Примечательно, что это применение отличается от традиционных моделей CNN; здесь акцент делается на улучшении точности прогнозов влажности почвы (входные данные), а не на генерации прогнозов для дождя (выходные данные).
Эта методология кажется похожей на обратное моделирование или байесовские модели. Я с нетерпением жду ваших ценных идей и опыта, особенно если вы сможете предложить альтернативные модели или методологии, которые могут лучше подойти для моей цели.
Я заранее выражаю благодарность за ваши комментарии.
данные наблюдений за дождем
Что ж, явно температура, облачность и точка росы также будут иметь значение. Я предполагаю, что вы сможете легко получить такие данные.
подход регрессии на основе CNN
Учитывая временной характер осадков, затем за которым следует рост растительности и испарение, неясно, почему это будет выигрышным инструментом из (полиаспидного?) ящика инструментов.
Разные люди систематически собирают данные, которые вас интересуют. Вы можете найти эту статью о измерениях влажности почвы полезной.
В горах Сьерра-Невада измерения снежного покрова имеют неоценимое значение для прогнозирования уровней резервуаров летом. Но помещая образцы растительности в сушильную печь, это также может быть полезным для оценки того, как будут выглядеть летние лесные пожары. Масса образца до и после сушки указывает, сколько воды образец изначально содержал.
Такие измерения проводятся стандартным способом на протяжении многих лет. Данные LANDSAT и подобные изображения доступны для соответствующих областей на протяжении многих лет. Так что вы можете использовать эту наземную правду для обучения модели “пиксели к литрам”, которая показывает, сколько воды видно в кадре вращающейся камеры.
Что если рассмотреть многомодальный подход? Исходя из контекста, я предполагаю, что у вас есть изображения и некоторые табличные данные, так что что если вы используете автоэнкодер для извлечения информации из изображений, а затем используете табличный набор данных в сочетании с извлечёнными данными,
Таким образом, в итоге вы получите, скажем,
Изображение -> CNN -> векторное представление изображения,
(векторное представление изображения, табличные данные) -> регрессия.
Я не знаю, сработает ли это, но это будет моё первое инстинктивное желание попробовать.
Ответ или решение
Руководство по моделированию ограниченного ввода для коррекции влажности почвы с использованием наблюдений за осадками
Ваша задача по повышению точности прогнозирования влажности почвы через интеграцию данных об осадках представляет собой сложный, но весьма интересный вызов. В условиях отсутствия прямых наблюдений за влажностью почвы вы можете задействовать наблюдаемые данные о дождях как ценное ограничение для модели. Давайте подробнее рассмотрим ваши методы и потенциальные подходы.
1. Построение модели с использованием сверточной нейронной сети (CNN)
Вы предложили использовать подход CNN для регрессии, где входными данными служат 2D-моделируемые поля влажности почвы, а выходными значениями — данные о дожде. Однако важно отметить, что такая конфигурация модели может иметь свои ограничения. Концентрация на коррекции прогнозов влажности, а не на предсказании осадков, требует дополнительных слоев обработки и анализа.
Рекомендации для улучшения модели:
-
Многоуровневый подход: Рассмотрите возможность использования автоэнкодеров для извлечения высокоуровневых признаков из изображений. Подобный метод позволит консолидировать визуальную и табличную информацию. Основная архитектура может выглядеть следующим образом:
Изображение -> CNN -> Векторное представление (Векторное представление, табличные данные) -> Регрессия -
Интеграция дополнительных факторов: Учитывайте температуры, облачность и точку росы, так как эти параметры напрямую влияют на транспирацию и испарение. Их стоит поместить в качестве дополнительных входных данных в вашу модель.
2. Альтернативные модели: подходы к обратному моделированию и байесовские методы
Учитывая вашу цель, рассмотреть альтернативные подходы, такие как обратное моделирование или байесовские модели, может быть весьма полезно. Эти методы могут помочь явно связать осадки с прогнозами влажности почвы, учитывая неопределенности и допущения в данных.
-
Обратное моделирование: Такой подход позволяет оценить параметры модели, исходя из наблюдаемых данных. Это может быть реализовано через использование методик вроде фильтрации Калмана, где вы сможете учитывать как временные зависимости, так и наблюдения за осадками.
-
Байесовские сети: Используйте динамические байесовские сети для поддержки процессов, зависящих от времени, и учитывайте как экзогенные, так и эндогенные переменные, влияющие на уровень влажности почвы.
3. Данные и их корректная интерпретация
Учитывая обилие доступных данных, таких как спутниковые съёмки LANDSAT, вы можете извлекать ценные знания, представляющие собой связь между пикселями изображений и уровнем влажности. Использование стандартных методов оценивания влажности сельскохозяйственных культур также может обогатить вашу модель.
Заключение
Важно проводить всесторонние эксперименты с различными моделями и подходами для выявления наиболее эффективного. Ваши идеи по построению нейронных сетей являются актуальными, но также используйте более традиционные методы анализа данных и интеграции различных источников информации. Всесторонний подход, включающий в себя как глубокое обучение, так и классические статистические методы, может значительно повысить точность ваших прогнозов.
Удачи вам в вашем проекте! Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь обращаться за более детальной консультацией.