論文の概要: EfficientTempNet: Temporal Super-Resolution of Radar Rainfall

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05552v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 19:19:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-13 16:53:15.380512
• Title: EfficientTempNet: Temporal Super-Resolution of Radar Rainfall
• Title（参考訳）: efficienttempnet: レーダーによる降雨の時間的超解像
• Authors: Bekir Z Demiray, Muhammed Sit and Ibrahim Demir
• Abstract要約: 本研究は、より正確な気候変動モデルと研究を支援するため、レーダ降雨物の時間分解能を向上させることを目的とする。 EfficientNetV2、すなわちEfficientTempNetに基づくソリューションを導入し、レーダーによる降雨量の時間分解能を10分から5分に向上させる。 我々はアイオワ州のデータセット上でEfficientRainNetをテストし、そのパフォーマンスを3つの異なるベースラインと比較して、EfficientTempNetがより良い気候変動監視のための実行可能な選択肢であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rainfall data collected by various remote sensing instruments such as radars or satellites has different space-time resolutions. This study aims to improve the temporal resolution of radar rainfall products to help with more accurate climate change modeling and studies. In this direction, we introduce a solution based on EfficientNetV2, namely EfficientTempNet, to increase the temporal resolution of radar-based rainfall products from 10 minutes to 5 minutes. We tested EfficientRainNet over a dataset for the state of Iowa, US, and compared its performance to three different baselines to show that EfficientTempNet presents a viable option for better climate change monitoring.
• Abstract（参考訳）: レーダーや衛星などの様々なリモートセンシング機器によって収集された降雨データは、時空の解像度が異なる。 本研究は、より正確な気候変動モデルと研究を支援するため、レーダ降雨物の時間分解能を向上させることを目的とする。 本稿では,レーダーによる降雨量の時間分解能を10分から5分に向上させるため,EfficientNetV2,すなわちEfficientTempNetに基づくソリューションを提案する。 我々はアイオワ州のデータセット上でEfficientRainNetをテストし、そのパフォーマンスを3つの異なるベースラインと比較して、EfficientTempNetがより良い気候変動監視のための実行可能な選択肢であることを示した。

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