Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reduction of rain-induced errors for wind speed estimation on SAR observations using convolutional neural networks

論文の概要: Reduction of rain-induced errors for wind speed estimation on SAR observations using convolutional neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09200v2
Date: Wed, 18 Oct 2023 20:49:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-20 20:52:17.256823
Title: Reduction of rain-induced errors for wind speed estimation on SAR observations using convolutional neural networks
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたSAR観測における降雨による風速推定誤差の低減
Authors: Aur\'elien Colin (1, 2) and Pierre Tandeo (1, 3) and Charles Peureux (2) and Romain Husson (2) and Ronan Fablet (1, 3) ((1) IMT Atlantique, Lab-STICC, UMR CNRS 6285, F-29238, France, (2) Collecte Localisation Satellites, Brest, France, (3) Odyssey, Inria/IMT, France)
Abstract要約: 降雨時の誤差を低減した風速推定器を訓練する。その結果,SAR製品における降雨関連誤差を補正する深層学習モデルの能力が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.16067645574373132
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Synthetic Aperture Radar is known to be able to provide high-resolution estimates of surface wind speed. These estimates usually rely on a Geophysical Model Function (GMF) that has difficulties accounting for non-wind processes such as rain events. Convolutional neural network, on the other hand, have the capacity to use contextual information and have demonstrated their ability to delimit rainfall areas. By carefully building a large dataset of SAR observations from the Copernicus Sentinel-1 mission, collocated with both GMF and atmospheric model wind speeds as well as rainfall estimates, we were able to train a wind speed estimator with reduced errors under rain. Collocations with in-situ wind speed measurements from buoys show a root mean square error that is reduced by 27% (resp. 45%) under rainfall estimated at more than 1 mm/h (resp. 3 mm/h). These results demonstrate the capacity of deep learning models to correct rain-related errors in SAR products.
Abstract（参考訳）: 合成開口レーダは表面風速を高精度に推定できることが知られている。これらの推定は通常、降雨などの風ではない過程を計算できない地球物理モデル関数(gmf)に依存する。一方、畳み込みニューラルネットワークは、文脈情報を使用する能力を持ち、降雨地域を制限できる能力を示している。 Copernicus Sentinel-1ミッションから得られた大規模なSAR観測データセットをGMFと大気モデル風速、および降雨推定と組み合わせることで、降雨時の誤差を低減した風速推定器を訓練することができた。ブイから観測された風速測定によるコロケーションは,1 mm/h以上 (3 mm/h) と推定される降雨時に27% (45%) 減少する根平均二乗誤差を示す。これらの結果は,sar製品における雨関連誤差を補正する深層学習モデルの能力を示す。

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