Overview of GeoLifeCLEF 2024: Species Composition Prediction with High Spatial Resolution at Continental Scale using Remote Sensing
2024
Picek, Lukáš | Botella, Christophe | Servajean, Maximilien | Leblanc, César | Palard, Rémi | Larcher, Théo | Deneu, Benjamin | Marcos, Diego | Estopinan, Joaquim | Bonnet, Pierre | Joly, Alexis | Scientific Data Management (ZENITH) ; Centre Inria d'Université Côte d'Azur ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) ; Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université de Montpellier Paul-Valéry (UMPV)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université de Montpellier Paul-Valéry (UMPV) | ADVanced Analytics for data SciencE (LIRMM | ADVANSE) ; Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) ; Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université de Montpellier Paul-Valéry (UMPV)-Université de Perpignan Via Domitia (UPVD)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Université de Montpellier Paul-Valéry (UMPV) | Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM) | Botanique et Modélisation de l'Architecture des Plantes et des Végétations (UMR AMAP) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD [Occitanie])-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université de Montpellier (UM) | Observation de la terre et apprentissage machine pour les défis agro-environnementaux (EVERGREEN) ; Centre Inria d'Université Côte d'Azur ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE) | Département Systèmes Biologiques (Cirad-BIOS) ; Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad) | European Commission;EC;UE;http://dx.doi.org/10.13039/501100000780
Source Agritrop Cirad (https://agritrop.cirad.fr/613023/) * Autres projets (id;sigle;titre): 101060639;MAMBO;(EU) Modern Approaches to the Monitoring of BiOdiversity// 101060693;GUARDEN;(EU) safeGUARDing biodivErsity aNd critical ecosystem services across sectors and scales//
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اظهر المزيد [+] اقل [-]إنجليزي. Understanding the spatiotemporal distribution of species is a cornerstone of ecology and conservation. Pairing species observations with geographic and environmental predictors allows us to model the relationship between an environment and the species present at a given location. In light of that, we organize an annual competition, GeoLifeCLEF, which focuses on benchmarking and advancing state-of-the-art species distribution modeling using available bioclimatic and remote sensing data. The GeoLifeCLEF 2024 dataset spans across Europe and encompasses most of its flora. The species observation data comprises over 5 million Presence-Only (PO) occurrences and approximately 90 thousand Presence-Absence (PA) surveys. Those data are paired with various high-resolution rasters, including remote sensing imagery, land cover, and elevation, and are combined with coarse-resolution data such as climate, soil, and human footprint variables. In this paper, we present (i) an overview of the GeoLifeCLEF 2024 competition, (ii) a description of the provided data, (iii) an overview of approaches used by the participating teams, and (iv) the main results analysis.
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تم تزويد هذا السجل من قبل Institut national de la recherche agronomique