論文の概要: Spatial-Temporal Data Mining for Ocean Science: Data, Methodologies, and
Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10803v1
- Date: Thu, 20 Jul 2023 12:12:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-21 13:22:38.981045
- Title: Spatial-Temporal Data Mining for Ocean Science: Data, Methodologies, and
Opportunities
- Title(参考訳): 海洋科学のための時空間データマイニング:データ,方法論,機会
- Authors: Hanchen Yang and Wengen Li and Shuyu Wang and Hui Li and Jihong Guan
and Shuigeng Zhou and Jiannong Cao
- Abstract要約: 時空間データマイニング(STDM)研究は、気候予報や災害警報など、様々な海洋問題に対処するために行われている。
STDM海洋データは、例えば、多様な地域性や高い空間性など、いくつかの特徴とより複雑である。
この調査は、コンピュータ科学と海洋科学の両方の分野の科学者が、海洋におけるSTDMの基本的な概念、重要な技術、そしてオープンな課題をより深く理解するのに役立つだろう。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 33.342420636418794
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the increasing amount of spatial-temporal~(ST) ocean data, numerous
spatial-temporal data mining (STDM) studies have been conducted to address
various oceanic issues, e.g., climate forecasting and disaster warning.
Compared with typical ST data (e.g., traffic data), ST ocean data is more
complicated with some unique characteristics, e.g., diverse regionality and
high sparsity. These characteristics make it difficult to design and train STDM
models. Unfortunately, an overview of these studies is still missing, hindering
computer scientists to identify the research issues in ocean while discouraging
researchers in ocean science from applying advanced STDM techniques. To remedy
this situation, we provide a comprehensive survey to summarize existing STDM
studies in ocean. Concretely, we first summarize the widely-used ST ocean
datasets and identify their unique characteristics. Then, typical ST ocean data
quality enhancement techniques are discussed. Next, we classify existing STDM
studies for ocean into four types of tasks, i.e., prediction, event detection,
pattern mining, and anomaly detection, and elaborate the techniques for these
tasks. Finally, promising research opportunities are highlighted. This survey
will help scientists from the fields of both computer science and ocean science
have a better understanding of the fundamental concepts, key techniques, and
open challenges of STDM in ocean.
- Abstract(参考訳): 時空間~(ST)海洋データの増加に伴い、気象予報や災害警報といった様々な海洋問題に対処するため、多くの時空間データマイニング(STDM)研究が実施されている。
典型的なSTデータ(例えば、交通データ)と比較すると、ST海洋データはより複雑で、例えば、多様な地域性や高い空間性といった特徴がある。
これらの特徴はSTDMモデルの設計と訓練を困難にしている。
残念なことに、これらの研究の概要はいまだに欠けており、コンピュータ科学者が海洋研究の問題を識別するのを妨げつつ、海洋科学の研究者が高度なSTDM技術を適用することを妨げている。
この状況を改善するため,海洋における既存のstm研究を総括する総合的な調査を行う。
具体的には,広く使用されているST海洋データセットをまず要約し,その特徴を同定する。
次に,典型的なst ocean data quality enhancement techniqueについて述べる。
次に,海洋における既存のSTDM研究を,予測,事象検出,パターンマイニング,異常検出という4つのタスクに分類し,これらのタスクのテクニックを精査する。
最後に、有望な研究機会が強調される。
この調査は、コンピュータ科学と海洋科学の両方の分野の科学者が、海洋におけるstdmの基本概念、鍵となる技術、そしてオープンチャレンジをよりよく理解するのに役立つだろう。
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