論文の概要: Super-Resolution of BVOC Maps by Adapting Deep Learning Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07570v4
• Date: Mon, 3 Jul 2023 11:04:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 14:43:46.634946
• Title: Super-Resolution of BVOC Maps by Adapting Deep Learning Methods
• Title（参考訳）: 深層学習手法によるBVOCマップの高分解能化
• Authors: Antonio Giganti, Sara Mandelli, Paolo Bestagini, Marco Marcon, Stefano Tubaro
• Abstract要約: 生体内揮発性有機化合物(BVOC)は、生物圏-大気相互作用において重要な役割を果たす。 利用可能なほとんどのBVOCデータは、緩くスパースなサンプリンググリッドまたは小さな領域で得られる。 高解像度のBVOCデータは、大気質、大気化学、気候モニタリングなど多くの用途で望ましい。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.819699053848197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biogenic Volatile Organic Compounds (BVOCs) play a critical role in biosphere-atmosphere interactions, being a key factor in the physical and chemical properties of the atmosphere and climate. Acquiring large and fine-grained BVOC emission maps is expensive and time-consuming, so most available BVOC data are obtained on a loose and sparse sampling grid or on small regions. However, high-resolution BVOC data are desirable in many applications, such as air quality, atmospheric chemistry, and climate monitoring. In this work, we investigate the possibility of enhancing BVOC acquisitions, further explaining the relationships between the environment and these compounds. We do so by comparing the performances of several state-of-the-art neural networks proposed for image Super-Resolution (SR), adapting them to overcome the challenges posed by the large dynamic range of the emission and reduce the impact of outliers in the prediction. Moreover, we also consider realistic scenarios, considering both temporal and geographical constraints. Finally, we present possible future developments regarding SR generalization, considering the scale-invariance property and super-resolving emissions from unseen compounds.
• Abstract（参考訳）: 生物揮発性有機化合物(BVOC)は、大気圏と大気圏の相互作用において重要な役割を担い、大気や気候の物理的および化学的性質において重要な要素である。 大規模できめ細かなBVOCエミッションマップの取得は高価で時間を要するため、ほとんどのBVOCデータは、緩やかなサンプリンググリッドや小さな領域で得られる。 しかし、高解像度のBVOCデータは、大気質、大気化学、気候モニタリングなど多くの用途で望ましい。 本研究では,BVOC買収の促進の可能性について検討し,環境とこれらの化合物の関係をさらに説明する。 我々は、画像超解法(SR)のために提案されたいくつかの最先端ニューラルネットワークの性能を比較し、放射の大きなダイナミックレンジによる課題を克服し、予測における外れ値の影響を低減する。 さらに,時間的制約と地理的制約を考慮した現実的なシナリオも検討する。 最後に, SRの一般化に関する今後の展開について, スケール不変性および未知化合物からの超解離放出を考察する。

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