論文の概要: Comparison of machine learning algorithms for merging gridded satellite and earth-observed precipitation data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01252v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 09:39:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 13:38:34.790241
• Title: Comparison of machine learning algorithms for merging gridded satellite and earth-observed precipitation data
• Title（参考訳）: グリッド衛星と地球観測降水データの融合のための機械学習アルゴリズムの比較
• Authors: Georgia Papacharalampous, Hristos Tyralis, Anastasios Doulamis, Nikolaos Doulamis
• Abstract要約: 我々は,グローバル・ヒストリカル・クリマトロジー・ネットワークの月次降水データ,バージョン2。 その結果,2乗誤差スコアリング関数が最も正確であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.434517639563671
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gridded satellite precipitation datasets are useful in hydrological applications as they cover large regions with high density. However, they are not accurate in the sense that they do not agree with ground-based measurements. An established means for improving their accuracy is to correct them by adopting machine learning algorithms. The problem is defined as a regression setting, in which the ground-based measurements have the role of the dependent variable and the satellite data are the predictor variables, together with topography factors (e.g., elevation). Most studies of this kind involve a limited number of machine learning algorithms, and are conducted at a small region and for a limited time period. Thus, the results obtained through them are of local importance and do not provide more general guidance and best practices. To provide results that are generalizable and to contribute to the delivery of best practices, we here compare eight state-of-the-art machine learning algorithms in correcting satellite precipitation data for the entire contiguous United States and for a 15-year period. We use monthly data from the PERSIANN (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks) gridded dataset, together with monthly earth-observed precipitation data from the Global Historical Climatology Network monthly database, version 2 (GHCNm). The results suggest that extreme gradient boosting (XGBoost) and random forests are the most accurate in terms of the squared error scoring function. The remaining algorithms can be ordered as follows from the best to the worst ones: Bayesian regularized feed-forward neural networks, multivariate adaptive polynomial splines (poly-MARS), gradient boosting machines (gbm), multivariate adaptive regression splines (MARS), feed-forward neural networks and linear regression.
• Abstract（参考訳）: 格子状衛星降水データセットは、密度の高い大地域をカバーするため、水文科学的な応用に有用である。 しかし、地上測定と一致しないという意味では正確ではない。 精度を改善するための確立された手段は、機械学習アルゴリズムを採用することで修正することである。 この問題は、地上に基づく測定が依存変数の役割を持ち、衛星データが予測変数であり、地形因子(例えば標高)とともに、回帰設定として定義される。 この種の研究のほとんどは、限られた数の機械学習アルゴリズムを含み、小さな領域と限られた期間に行われる。 このようにして得られた成果は局所的に重要であり、より一般的なガイダンスやベストプラクティスを提供していない。 本稿では,米国全土および15年間の衛星降水量データを修正するための8つの最先端機械学習アルゴリズムを比較した。 我々は、ペルシャ人の月次データ(人工ニューラルネットワークを用いたリモートセンシング情報からの予測推定)と、世界史気候ネットワーク月次データベースのバージョン2(ghcnm)の月次地球観測降水データを使用する。 その結果, 極度勾配強化 (xgboost) とランダム林は, 誤差採点関数の精度が最も高いことが示唆された。 ベイズ正規化フィードフォワードニューラルネットワーク、多変量適応多項式スプライン(poly-mars)、勾配ブースティングマシン(gbm)、多変量適応回帰スプライン(mars)、フィードフォワードニューラルネットワーク、線形回帰。

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