Learning Regional Monsoon Patterns with a Multimodal Attention U-Net

📄 arXiv: 2509.23267v1 📥 PDF

作者: Swaib Ilias Mazumder, Manish Kumar, Aparajita Khan

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-27

备注: Accepted in Geospatial AI and Applications with Foundation Models (GAIA) 2025, INSAIT and ELLIS Unit Sofia, Bulgaria

💡 一句话要点

提出多模态注意力U-Net，用于印度区域高分辨率季风降雨预测。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 季风降雨预测 多模态融合 深度学习 U-Net 注意力机制

📋 核心要点

  1. 现有季风降雨预测模型分辨率低，难以捕捉复杂区域变异性，且地面观测数据稀疏。
  2. 提出一种多模态深度学习框架，利用注意力机制U-Net架构融合多源地理空间数据，捕捉空间模式和时间依赖性。
  3. 实验结果表明，该框架在极端降雨预测方面显著优于单模态基线和现有深度学习方法。

📝 摘要（中文）

准确的季风降雨预测对印度的农业、水资源管理和气候风险规划至关重要，但由于地面观测稀疏和复杂的区域变异性，仍然具有挑战性。本文提出了一个多模态深度学习框架，用于利用卫星和地球观测数据进行高分辨率降水分类。与之前基于粗糙5-50公里网格的降雨预测模型不同，我们为印度五个邦创建了一个新的1公里分辨率数据集，集成了七个关键的地理空间模态：地表温度、植被（NDVI）、土壤湿度、相对湿度、风速、海拔和土地利用，覆盖2024年6月至9月的季风季节。我们的方法使用注意力引导的U-Net架构来捕获跨模态的空间模式和时间依赖性，并结合Focal和Dice损失函数来处理印度气象局（IMD）定义的降雨类别不平衡问题。实验表明，我们的多模态框架始终优于单模态基线和现有的深度学习方法，尤其是在极端降雨类别中。这项工作为区域季风预测、气候适应能力和印度地理空间人工智能应用贡献了一个可扩展的框架、基准数据集和最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决印度区域季风降雨预测精度低的问题。现有方法通常依赖于低分辨率的数据，无法有效捕捉区域降雨的复杂空间变异性，并且难以处理极端降雨事件的预测。此外，地面观测数据的稀疏性也限制了模型的性能。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态数据融合和深度学习技术，构建一个高分辨率的降雨预测模型。通过整合多种地理空间数据（如地表温度、植被、土壤湿度等），模型可以更全面地了解影响降雨的各种因素。注意力机制的引入则有助于模型关注不同模态和空间位置上的关键信息。

技术框架：该框架基于U-Net架构，并引入了注意力机制。整体流程包括：1) 数据预处理，将七种地理空间模态的数据统一到1公里分辨率；2) 特征提取，使用U-Net提取不同模态的空间特征；3) 注意力融合，利用注意力机制对不同模态的特征进行加权融合；4) 降雨分类，使用分类器预测降雨类别。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 构建了一个高分辨率的多模态季风降雨数据集；2) 提出了一个注意力引导的U-Net架构，能够有效融合多模态数据并捕捉空间模式；3) 使用Focal和Dice损失函数来处理降雨类别不平衡问题。

关键设计：U-Net的编码器和解码器部分采用卷积神经网络提取特征。注意力机制采用空间注意力，学习不同空间位置的重要性权重。损失函数采用Focal Loss和Dice Loss的组合，以平衡不同降雨类别的预测精度。具体参数设置（如卷积核大小、学习率等）未知。

📊 实验亮点

该研究提出的多模态框架在降雨预测方面显著优于单模态基线和现有深度学习方法。尤其是在极端降雨类别的预测中，性能提升更为明显。具体性能数据未知，但摘要强调了该方法在极端降雨预测方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于印度的农业规划、水资源管理、气候风险评估和灾害预警等领域。高精度的季风降雨预测能够帮助农民合理安排种植计划，提高农业产量；帮助水资源管理者优化水库调度，保障供水安全；帮助政府制定气候适应政策，降低自然灾害风险。

📄 摘要（原文）

Accurate monsoon rainfall prediction is vital for India's agriculture, water management, and climate risk planning, yet remains challenging due to sparse ground observations and complex regional variability. We present a multimodal deep learning framework for high-resolution precipitation classification that leverages satellite and Earth observation data. Unlike previous rainfall prediction models based on coarse 5-50 km grids, we curate a new 1 km resolution dataset for five Indian states, integrating seven key geospatial modalities: land surface temperature, vegetation (NDVI), soil moisture, relative humidity, wind speed, elevation, and land use, covering the June-September 2024 monsoon season. Our approach uses an attention-guided U-Net architecture to capture spatial patterns and temporal dependencies across modalities, combined with focal and dice loss functions to handle rainfall class imbalance defined by the India Meteorological Department (IMD). Experiments demonstrate that our multimodal framework consistently outperforms unimodal baselines and existing deep learning methods, especially in extreme rainfall categories. This work contributes a scalable framework, benchmark dataset, and state-of-the-art results for regional monsoon forecasting, climate resilience, and geospatial AI applications in India.