論文の概要: Detecting and Tracking Communal Bird Roosts in Weather Radar Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12819v1
• Date: Fri, 24 Apr 2020 02:40:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 03:26:01.784453
• Title: Detecting and Tracking Communal Bird Roosts in Weather Radar Data
• Title（参考訳）: 気象レーダデータによる鳥の群れの検出と追跡
• Authors: Zezhou Cheng, Saadia Gabriel, Pankaj Bhambhani, Daniel Sheldon, Subhransu Maji, Andrew Laughlin, David Winkler
• Abstract要約: 本稿では,気象レーダデータ中のルーストシグネチャを検出し,追跡する機械学習システムについて述べる。 システムは、これまで知られていなかったルーストの場所を検出し、全米のルーストに関する包括的な時間データを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.330559694218564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The US weather radar archive holds detailed information about biological phenomena in the atmosphere over the last 20 years. Communally roosting birds congregate in large numbers at nighttime roosting locations, and their morning exodus from the roost is often visible as a distinctive pattern in radar images. This paper describes a machine learning system to detect and track roost signatures in weather radar data. A significant challenge is that labels were collected opportunistically from previous research studies and there are systematic differences in labeling style. We contribute a latent variable model and EM algorithm to learn a detection model together with models of labeling styles for individual annotators. By properly accounting for these variations we learn a significantly more accurate detector. The resulting system detects previously unknown roosting locations and provides comprehensive spatio-temporal data about roosts across the US. This data will provide biologists important information about the poorly understood phenomena of broad-scale habitat use and movements of communally roosting birds during the non-breeding season.
• Abstract（参考訳）: 米国気象レーダーのアーカイブには、過去20年間に大気中の生物現象に関する詳細な情報が記録されている。 夜間の雄鶏の場所では、集団的に雄鶏が多数集結し、その朝の雄鶏の出羽はレーダー画像の特徴的なパターンとしてしばしば見られる。 本稿では,気象レーダデータ中のroostシグネチャの検出と追跡を行う機械学習システムについて述べる。 重要な課題は、ラベルが従来の研究から日和見的に収集され、ラベルのスタイルに系統的な違いがあることである。 遅延変数モデルとEMアルゴリズムを用いて,個々のアノテータに対するラベル付けスタイルのモデルとともに検出モデルを学習する。 これらの変動を適切に考慮し、より正確な検出器を学習する。 このシステムは、未知の雄鶏の位置を検知し、米国中の雄鶏に関する包括的時空間データを提供する。 このデータは、広義の生息地の使用や、非繁殖期における共生鳥類の移動について理解されていない重要な情報を提供する。

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