Fugu-MT 論文翻訳(概要): CNN Profiler on Polar Coordinate Images for Tropical Cyclone Structure Analysis

論文の概要: CNN Profiler on Polar Coordinate Images for Tropical Cyclone Structure Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15158v1
Date: Wed, 28 Oct 2020 18:13:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-02 04:35:26.241567
Title: CNN Profiler on Polar Coordinate Images for Tropical Cyclone Structure Analysis
Title（参考訳）: 熱帯サイクロン構造解析のための極座標画像のcnnプロファイラ
Authors: Boyo Chen, Buo-Fu Chen, Chun-Min Hsiao
Abstract要約: 本研究は、衛星画像にCNNを適用して、TC構造プロファイル全体を作成する。新たにリリースしたベンチマークデータセットで、トレーニングのための貴重なラベルを提供しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.387235721659378
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Convolutional neural networks (CNN) have achieved great success in analyzing tropical cyclones (TC) with satellite images in several tasks, such as TC intensity estimation. In contrast, TC structure, which is conventionally described by a few parameters estimated subjectively by meteorology specialists, is still hard to be profiled objectively and routinely. This study applies CNN on satellite images to create the entire TC structure profiles, covering all the structural parameters. By utilizing the meteorological domain knowledge to construct TC wind profiles based on historical structure parameters, we provide valuable labels for training in our newly released benchmark dataset. With such a dataset, we hope to attract more attention to this crucial issue among data scientists. Meanwhile, a baseline is established with a specialized convolutional model operating on polar-coordinates. We discovered that it is more feasible and physically reasonable to extract structural information on polar-coordinates, instead of Cartesian coordinates, according to a TC's rotational and spiral natures. Experimental results on the released benchmark dataset verified the robustness of the proposed model and demonstrated the potential for applying deep learning techniques for this barely developed yet important topic.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、TC強度推定など、衛星画像を用いた熱帯サイクロン(TC)の分析において大きな成功を収めている。対照的に、気象専門家によって主観的に推定されるいくつかのパラメータによって通常記述されるtc構造は、客観的かつ日常的にプロファイルされるのは難しい。本研究は、衛星画像にCNNを適用して、全構造パラメータをカバーするTC構造プロファイルを作成する。気象領域の知識を利用して、歴史的構造パラメータに基づいたTCM風力プロファイルを構築することにより、新しいベンチマークデータセットでトレーニングに有用なラベルを提供する。このようなデータセットによって、私たちはデータサイエンティストの間でこの重要な問題にもっと注意を向けたいと思っています。一方、ベースラインは極座標で動作する特殊な畳み込みモデルで確立される。 TCの回転と渦巻きの性質によれば、カルト座標ではなく極座標に関する構造情報を抽出することはより実現可能であり、物理的に妥当であることがわかった。実験結果から,提案モデルの堅牢性を検証し,ほとんど開発されていないが重要なトピックに対して深層学習技術を適用する可能性を実証した。

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