論文の概要: Photographic Visualization of Weather Forecasts with Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15601v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 14:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 13:58:54.223787
• Title: Photographic Visualization of Weather Forecasts with Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成逆ネットワークを用いた気象予報の撮影可視化
• Authors: Christian Sigg, Flavia Cavallaro, Tobias G\"unther and Martin R. Oswald
• Abstract要約: 本研究では,将来的な気象状況の可視化に写真画像を用いた新しい手法を提案する。 数値気象予測(NWP)モデルの解析と予測状態に基づいて、ジェネレータネットワークは、現在のカメライメージを未来へと変換する。 実写画像と実写画像とを区別することが困難であることを示し、ランダムに推測した場合よりも性能が良くないことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.021099579849079
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Outdoor webcam images are an information-dense yet accessible visualization of past and present weather conditions, and are consulted by meteorologists and the general public alike. Weather forecasts, however, are still communicated as text, pictograms or charts. We therefore introduce a novel method that uses photographic images to also visualize future weather conditions. This is challenging, because photographic visualizations of weather forecasts should look real, be free of obvious artifacts, and should match the predicted weather conditions. The transition from observation to forecast should be seamless, and there should be visual continuity between images for consecutive lead times. We use conditional Generative Adversarial Networks to synthesize such visualizations. The generator network, conditioned on the analysis and the forecasting state of the numerical weather prediction (NWP) model, transforms the present camera image into the future. The discriminator network judges whether a given image is the real image of the future, or whether it has been synthesized. Training the two networks against each other results in a visualization method that scores well on all four evaluation criteria. We present results for three camera sites across Switzerland that differ in climatology and terrain. We show that users find it challenging to distinguish real from generated images, performing not much better than if they guessed randomly. The generated images match the atmospheric, ground and illumination conditions of the COSMO-1 NWP model forecast in at least 89 % of the examined cases. Nowcasting sequences of generated images achieve a seamless transition from observation to forecast and attain visual continuity.
• Abstract（参考訳）: 屋外のウェブカメラ画像は、過去の気象状況や現在の気象状況の視覚的可視化であり、気象学者や一般大衆からも参照されている。 しかし、天気予報はテキスト、ピクトグラム、チャートとして通信される。 そこで本稿では,写真画像を用いて将来の気象状況を可視化する新しい手法を提案する。 天気予報の写真が本物に見えること、明らかな人工物がないこと、予測された天気条件に合うことなど、これは難しい。 観測から予測への遷移はシームレスであり、連続したリードタイムで画像間の視覚的連続性が存在するべきである。 このような視覚化の合成には条件付きジェネレーティブ・アドバイザリアル・ネットワークを用いる。 数値気象予測(nwp)モデルの解析と予測状態に基づいて構成されたジェネレータネットワークは、現在のカメライメージを未来に変換する。 判別器ネットワークは、ある画像が未来の実像であるか否か、あるいは合成されたか否かを判定する。 2つのネットワークを相互にトレーニングした結果,4つの評価基準すべてにおいて高いスコアを付ける可視化手法が得られた。 気候や地形によって異なるスイスの3つのカメラサイトについて,その結果を示す。 その結果,実画像と実画像の区別が困難であり,ランダムに推測した場合に比べて性能が良いことがわかった。 得られた画像は,COSMO-1 NWPモデル予測の大気,地中,照明条件に少なくとも89%一致した。 生成した画像のストリーミングシーケンスは、観察から予測へシームレスに遷移し、視覚的連続性を得る。

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