Spatiotemporal Transformer for Imputing Sparse Data: A Deep Learning Approach

📄 arXiv: 2312.00963v1 📥 PDF

作者: Kehui Yao, Jingyi Huang, Jun Zhu

分类: cs.LG, stat.ME

发布日期: 2023-12-01

💡 一句话要点

提出时空变换器以解决稀疏数据插补问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 时空变换器 数据插补 土壤湿度 自监督学习 时空注意力 环境监测 农业可持续性

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的土壤湿度数据集常存在缺失值，导致环境资源管理和农业可持续性面临挑战。
  2. 方法要点：提出的ST-Transformer模型通过时空注意力层捕捉复杂的时空相关性，并能整合额外协变量以提升插补精度。
  3. 实验或效果：在SMAP土壤湿度数据上进行的实验表明，该模型的插补准确性优于传统方法，展示了其广泛的适用性。

📝 摘要（中文）

有效管理环境资源和农业可持续性依赖于准确的土壤湿度数据。然而，像SMAP/Sentinel-1土壤湿度产品这样的数据集常常在其时空网格中存在缺失值，这带来了显著挑战。本文提出了一种新颖的时空变换器模型（ST-Transformer），专门设计用于解决稀疏时空数据中的缺失值问题，特别关注土壤湿度数据。ST-Transformer采用多个时空注意力层来捕捉数据中的复杂时空相关性，并能在插补过程中整合额外的时空协变量，从而提高其准确性。通过自监督学习的方法训练模型，使其能够自主预测缺失值。我们的模型在德克萨斯州36 x 36公里网格的SMAP 1公里土壤湿度数据上的应用展示了其优越的准确性，相较于知名插补方法具有更好的效果。模拟研究还表明该模型在各种时空插补任务中的广泛适用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决稀疏时空数据中缺失值插补的问题。现有方法在处理复杂时空相关性时效果不佳，无法有效利用额外的时空信息。

核心思路：ST-Transformer模型通过引入时空注意力机制，能够捕捉数据中的复杂时空依赖关系，并在插补过程中整合其他时空协变量，从而提高插补的准确性。

技术框架：该模型的整体架构包括多个时空注意力层，能够对输入数据进行多层次的特征提取和关联分析。模型采用自监督学习方式进行训练，利用观察到的数据点预测缺失值。

关键创新：ST-Transformer的主要创新在于其时空注意力机制的设计，使得模型能够有效捕捉时空数据中的复杂相关性，与传统插补方法相比，具有更强的适应性和准确性。

关键设计：模型的关键设计包括多层时空注意力结构、损失函数的选择以及自监督学习策略的应用，这些设计使得模型在处理稀疏数据时表现出色。

📊 实验亮点

实验结果显示，ST-Transformer在SMAP 1公里土壤湿度数据上的插补准确性显著高于传统插补方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知）。此外，模型在其他数据集上的模拟研究进一步验证了其广泛的适用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括环境监测、农业管理和气候变化研究等。通过提高土壤湿度数据的插补精度，能够为决策者提供更可靠的信息，从而促进可持续发展和资源管理。未来，该模型也可扩展到其他类型的时空数据插补任务中，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Effective management of environmental resources and agricultural sustainability heavily depends on accurate soil moisture data. However, datasets like the SMAP/Sentinel-1 soil moisture product often contain missing values across their spatiotemporal grid, which poses a significant challenge. This paper introduces a novel Spatiotemporal Transformer model (ST-Transformer) specifically designed to address the issue of missing values in sparse spatiotemporal datasets, particularly focusing on soil moisture data. The ST-Transformer employs multiple spatiotemporal attention layers to capture the complex spatiotemporal correlations in the data and can integrate additional spatiotemporal covariates during the imputation process, thereby enhancing its accuracy. The model is trained using a self-supervised approach, enabling it to autonomously predict missing values from observed data points. Our model's efficacy is demonstrated through its application to the SMAP 1km soil moisture data over a 36 x 36 km grid in Texas. It showcases superior accuracy compared to well-known imputation methods. Additionally, our simulation studies on other datasets highlight the model's broader applicability in various spatiotemporal imputation tasks.