論文の概要: Learning-based estimation of in-situ wind speed from underwater acoustics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08912v1
• Date: Thu, 18 Aug 2022 15:27:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-19 14:18:43.389173
• Title: Learning-based estimation of in-situ wind speed from underwater acoustics
• Title（参考訳）: 学習に基づく水中音響からのその場風速推定
• Authors: Matteo Zambra, Dorian Cazau, Nicolas Farrugia, Alexandre Gensse, Sara Pensieri, Roberto Bozzano, Ronan Fablet
• Abstract要約: 水中音響から風速時系列を検索するための深層学習手法を提案する。 我々のアプローチは、事前の物理知識と計算効率の両面から恩恵を受けるために、データ同化と学習ベースのフレームワークをブリッジする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.293528982012255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Wind speed retrieval at sea surface is of primary importance for scientific and operational applications. Besides weather models, in-situ measurements and remote sensing technologies, especially satellite sensors, provide complementary means to monitor wind speed. As sea surface winds produce sounds that propagate underwater, underwater acoustics recordings can also deliver fine-grained wind-related information. Whereas model-driven schemes, especially data assimilation approaches, are the state-of-the-art schemes to address inverse problems in geoscience, machine learning techniques become more and more appealing to fully exploit the potential of observation datasets. Here, we introduce a deep learning approach for the retrieval of wind speed time series from underwater acoustics possibly complemented by other data sources such as weather model reanalyses. Our approach bridges data assimilation and learning-based frameworks to benefit both from prior physical knowledge and computational efficiency. Numerical experiments on real data demonstrate that we outperform the state-of-the-art data-driven methods with a relative gain up to 16% in terms of RMSE. Interestingly, these results support the relevance of the time dynamics of underwater acoustic data to better inform the time evolution of wind speed. They also show that multimodal data, here underwater acoustics data combined with ECMWF reanalysis data, may further improve the reconstruction performance, including the robustness with respect to missing underwater acoustics data.
• Abstract（参考訳）: 海面での風速の探索は、科学的および運用上の用途において最も重要なものである。 気象モデルに加えて、その場測定やリモートセンシング技術、特に衛星センサーは、風速を監視する補完手段を提供する。 海面の風が水中を伝播する音を発生させるため、水中の音響記録は微粒な風に関する情報も提供できる。 モデル駆動型スキーム、特にデータ同化アプローチは、地球科学における逆問題に対処する最先端のスキームであるのに対し、機械学習技術は観測データセットの可能性を完全に活用するためにますます魅力的になっている。 本稿では,気象モデルの再解析など他のデータソースが補完する可能性のある水中音響から,風速時系列を検索するための深層学習手法を提案する。 我々のアプローチは、事前の物理知識と計算効率の両面から恩恵を受けるために、データ同化と学習ベースのフレームワークをブリッジする。 実データに対する数値実験により、rmseの相対的な増加率は16%と最先端のデータ駆動手法を上回った。 興味深いことに、これらの結果は水中の音響データの時間ダイナミクスの関連性をサポートし、風速の時間変化をよりよく知らせる。 また,水中音響データとecmwf再解析データを組み合わせたマルチモーダルデータにより,水中音響データの欠落に対するロバスト性など,復元性能がさらに向上する可能性が示唆された。

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