論文の概要: Unsupervised Learning of Sea Surface Height Interpolation from
Multi-variate Simulated Satellite Observations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07626v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 16:09:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 21:50:03.481760
- Title: Unsupervised Learning of Sea Surface Height Interpolation from
Multi-variate Simulated Satellite Observations
- Title（参考訳）: 多変量衛星観測による海面高度補間の教師なし学習
- Authors: Theo Archambault, Arthur Filoche, Anastase Charantonis, Dominique
Bereziat, Sylvie Thiria
- Abstract要約: 本研究では,海面温度(SST)情報を利用する深層学習ネットワークと,2つの設定でトレーニング可能な学習ネットワークを導入する。
我々は,SSH再建の質を評価し,エジィ検出と物理的特性の観点からネットワークの性能を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Satellite-based remote sensing missions have revolutionized our understanding
of the Ocean state and dynamics. Among them, spaceborne altimetry provides
valuable measurements of Sea Surface Height (SSH), which is used to estimate
surface geostrophic currents. However, due to the sensor technology employed,
important gaps occur in SSH observations. Complete SSH maps are produced by the
altimetry community using linear Optimal Interpolations (OI) such as the
widely-used Data Unification and Altimeter Combination System (DUACS). However,
OI is known for producing overly smooth fields and thus misses some
mesostructures and eddies. On the other hand, Sea Surface Temperature (SST)
products have much higher data coverage and SST is physically linked to
geostrophic currents through advection. We design a realistic twin experiment
to emulate the satellite observations of SSH and SST to evaluate interpolation
methods. We introduce a deep learning network able to use SST information, and
a trainable in two settings: one where we have no access to ground truth during
training and one where it is accessible. Our investigation involves a
comparative analysis of the aforementioned network when trained using either
supervised or unsupervised loss functions. We assess the quality of SSH
reconstructions and further evaluate the network's performance in terms of eddy
detection and physical properties. We find that it is possible, even in an
unsupervised setting to use SST to improve reconstruction performance compared
to SST-agnostic interpolations. We compare our reconstructions to DUACS's and
report a decrease of 41\% in terms of root mean squared error.
- Abstract（参考訳）: 衛星によるリモートセンシングミッションは、海洋の状態と力学の理解に革命をもたらした。
その中には、海面高度(ssh、sea surface height)の貴重な測定方法があり、地表の地磁気流の推定に用いられる。
しかし、センサ技術が採用されているため、SSH観測において重要なギャップが生じる。
完全SSHマップは、広く使われているデータ統一と高度結合システム(DUACS)のような線形最適補間(OI)を用いて、高度コミュニティによって作成される。
しかし、OIは過度に滑らかな畑を作ることで知られており、そのためいくつかのメソ構造や渦を見逃している。
一方、海面温度(SST)製品は、データカバレッジがはるかに高く、SSTは、対流によって地栄養的な電流と物理的に結びついている。
我々は、SSHとSSTの衛星観測をエミュレートし、補間法を評価するために、現実的な双対実験を設計する。
我々は、SST情報を利用することができるディープラーニングネットワークと、トレーニング中に地上の真理にアクセスできないものと、それにアクセス可能なものとの2つの設定でトレーニングできるネットワークを導入する。
本研究は、上記ネットワークを教師付きまたは教師なしの損失関数を用いてトレーニングした場合に比較分析する。
我々は,SSH再構成の品質を評価し,エジィ検出および物理的特性の観点からネットワークの性能をさらに評価する。
教師なし設定でも,SST非依存補間と比較して再構成性能を向上させることが可能である。
我々はduacsの再構成をduacsと比較し,根平均二乗誤差で41\%の低下を報告した。
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