論文の概要: Rain regime segmentation of Sentinel-1 observation learning from NEXRAD collocations with Convolution Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07333v3
• Date: Wed, 18 Oct 2023 21:19:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 21:21:24.886652
• Title: Rain regime segmentation of Sentinel-1 observation learning from NEXRAD collocations with Convolution Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたNEXRADコロケーションからのSentinel-1観測学習の降雨状態セグメンテーション
• Authors: Aur\'elien Colin (1,2) and Pierre Tandeo (1) and Charles Peureux (2) and Romain Husson (2) and Nicolas Long\'ep\'e (3) and Ronan Fablet (1) ((1) IMT Atlantique, Lab-STICC, UMR CNRS, France, (2) Collecte Localisation Satellites, Brest, France, (3) Phi-lab Explore Office, ESRIN, European Space Agency (ESA), Frascati, Italy)
• Abstract要約: NOAAのNext-Generation Radar (NEXRAD)のような地上の気象レーダーは、降雨の反射率と降雨量の推定を提供する。 本稿では,降雨状況の観点から,SAR観測を3段階に区分する深層学習手法を提案する。 我々は、コロケーションされたSentinel-1/NEXRADデータセットでトレーニングされた畳み込みニューラルネットワークが、最先端のフィルタリング方式よりも明らかに優れていることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16067645574373132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Remote sensing of rainfall events is critical for both operational and scientific needs, including for example weather forecasting, extreme flood mitigation, water cycle monitoring, etc. Ground-based weather radars, such as NOAA's Next-Generation Radar (NEXRAD), provide reflectivity and precipitation estimates of rainfall events. However, their observation range is limited to a few hundred kilometers, prompting the exploration of other remote sensing methods, particularly over the open ocean, that represents large areas not covered by land-based radars. Here we propose a deep learning approach to deliver a three-class segmentation of SAR observations in terms of rainfall regimes. SAR satellites deliver very high resolution observations with a global coverage. This seems particularly appealing to inform fine-scale rain-related patterns, such as those associated with convective cells with characteristic scales of a few kilometers. We demonstrate that a convolutional neural network trained on a collocated Sentinel-1/NEXRAD dataset clearly outperforms state-of-the-art filtering schemes such as the Koch's filters. Our results indicate high performance in segmenting precipitation regimes, delineated by thresholds at 24.7, 31.5, and 38.8 dBZ. Compared to current methods that rely on Koch's filters to draw binary rainfall maps, these multi-threshold learning-based models can provide rainfall estimation. They may be of interest in improving high-resolution SAR-derived wind fields, which are degraded by rainfall, and provide an additional tool for the study of rain cells.
• Abstract（参考訳）: 降雨イベントのリモートセンシングは、例えば天気予報、極端な洪水緩和、水循環モニタリングなど、運用と科学の両方のニーズに対して重要である。 NOAAの次世代レーダー(NEXRAD)のような地上の気象レーダーは、降雨の反射率と降雨量の推定を提供する。 しかし、その観測範囲は数百kmに限られており、特に陸地レーダーで覆われていない広大な地域を表わす他のリモートセンシング手法の探査が進められている。 本稿では,降雨状況の観点から,SAR観測を3段階に区分する深層学習手法を提案する。 SAR衛星は地球規模で非常に高解像度の観測を行う。 これは特に、数キロの特徴的なスケールを持つ対流性細胞に関連するような、降雨に関連する微細なパターンを知らせるのに魅力的である。 本研究では,sentinel-1/nexradデータセットをコロケートした畳み込みニューラルネットワークが,kochフィルタなどの最先端フィルタリングスキームを明らかに上回っていることを示す。 以上の結果から, 降水量は24.7, 31.5, 38.8dBZで, 降水条件下では高い性能を示した。 コッホのフィルタによる二値降雨図の描画法と比較すると、これらの多閾値学習に基づくモデルは降雨推定を提供することができる。 降雨によって劣化する高分解能sar由来の風場の改善に関心があり、雨細胞の研究のための追加のツールを提供する。

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