Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluation of drain, a deep-learning approach to rain retrieval from gpm passive microwave radiometer

論文の概要: Evaluation of drain, a deep-learning approach to rain retrieval from gpm passive microwave radiometer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.01220v1
Date: Thu, 2 Mar 2023 13:04:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-03 14:40:48.775441
Title: Evaluation of drain, a deep-learning approach to rain retrieval from gpm passive microwave radiometer
Title（参考訳）: gpmパッシブマイクロ波ラジオメータからの降雨の深層学習手法ドレインの評価
Authors: Nicolas Viltard, Vibolroth Sambath, Pierre Lepetit, Audrey Martini, Laurent Barth\`es, C\'ecile Mallet
Abstract要約: 受動マイクロ波放射計のデータによる雨の回収は、70年代後半に最初の防衛気象衛星計画が開始されて以来、課題となっている。深層学習はコンピュータビジョンの分野で著しく改善され、雨の回収問題に対処するための全く新しい方法を提供している。 U-netがこれらのデータに基づいてトレーニングされ、検索アルゴリズムが開発される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Retrieval of rain from Passive Microwave radiometers data has been a challenge ever since the launch of the first Defense Meteorological Satellite Program in the late 70s. Enormous progress has been made since the launch of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) in 1997 but until recently the data were processed pixel-by-pixel or taking a few neighboring pixels into account. Deep learning has obtained remarkable improvement in the computer vision field, and offers a whole new way to tackle the rain retrieval problem. The Global Precipitation Measurement (GPM) Core satellite carries similarly to TRMM, a passive microwave radiometer and a radar that share part of their swath. The brightness temperatures measured in the 37 and 89 GHz channels are used like the RGB components of a regular image while rain rate from Dual Frequency radar provides the surface rain. A U-net is then trained on these data to develop a retrieval algorithm: Deep-learning RAIN (DRAIN). With only four brightness temperatures as an input and no other a priori information, DRAIN is offering similar or slightly better performances than GPROF, the GPM official algorithm, in most situations. These performances are assumed to be due to the fact that DRAIN works on an image basis instead of the classical pixel-by-pixel basis.
Abstract（参考訳）: 受動マイクロ波放射計のデータによる雨の回収は、70年代後半に最初の防衛気象衛星計画が開始されて以来、課題となっている。 1997年の熱帯降雨測定ミッション(TRMM)の立ち上げ以来、多くの進歩があったが、最近までデータはピクセル単位で処理され、近隣のいくつかのピクセルを考慮に入れていた。深層学習はコンピュータビジョンの分野で著しく改善され、雨の検索問題に取り組むための全く新しい方法を提供している。 GPM(Global Precipitation Measurement)コア衛星は、TRMM、受動マイクロ波放射計、レーダーなどと同様に、誓いの一部を共有している。 37 と 89 GHz のチャネルで測定された明るさ温度は、通常の画像の RGB 成分のように使用されるが、デュアル周波数レーダからの降雨速度は表面の雨をもたらす。次に、これらのデータに基づいてU-netをトレーニングして、Deep-learning RAIN(DRAIN)という検索アルゴリズムを開発する。入力として4つの明るさ温度しか持たず、事前情報がないため、ほとんどの場合、DRAINはGPROF(GPM公式アルゴリズム)よりも類似または若干優れた性能を提供している。これらのパフォーマンスは、dremeが従来のピクセル単位ではなくイメージベースで動作していることによるものだと仮定されている。

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