論文の概要: PAUNet: Precipitation Attention-based U-Net for rain prediction from satellite radiance data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18306v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 07:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 17:44:19.877206
• Title: PAUNet: Precipitation Attention-based U-Net for rain prediction from satellite radiance data
• Title（参考訳）: PAUNet:衛星放射データによる降雨予測のための降雨注意に基づくU-Net
• Authors: P. Jyoteeshkumar Reddy, Harish Baki, Sandeep Chinta, Richard Matear, John Taylor
• Abstract要約: 本稿では,衛星放射データから降水を予測するディープラーニングアーキテクチャPAUNetを提案する。 PAUNetはU-NetとRes-Netの亜種であり、マルチバンド衛星画像の大規模コンテキスト情報を効果的にキャプチャするために設計された。 PAUNetは、ヨーロッパ各地のデータセットに基づいてトレーニングされており、ベースラインモデルよりも高い臨界成功指数(CSI)スコアで顕著な精度を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces Precipitation Attention-based U-Net (PAUNet), a deep learning architecture for predicting precipitation from satellite radiance data, addressing the challenges of the Weather4cast 2023 competition. PAUNet is a variant of U-Net and Res-Net, designed to effectively capture the large-scale contextual information of multi-band satellite images in visible, water vapor, and infrared bands through encoder convolutional layers with center cropping and attention mechanisms. We built upon the Focal Precipitation Loss including an exponential component (e-FPL), which further enhanced the importance across different precipitation categories, particularly medium and heavy rain. Trained on a substantial dataset from various European regions, PAUNet demonstrates notable accuracy with a higher Critical Success Index (CSI) score than the baseline model in predicting rainfall over multiple time slots. PAUNet's architecture and training methodology showcase improvements in precipitation forecasting, crucial for sectors like emergency services and retail and supply chain management.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,衛星放射光データから降水を予測するためのディープラーニングアーキテクチャであるpaunetについて,weather4cast 2023コンペティションの課題について述べる。 paunet は u-net と res-net の変種であり、可視、水蒸気、赤外線帯におけるマルチバンド衛星画像の大規模コンテキスト情報を、中心のクロッピングとアテンション機構を備えたエンコーダ畳み込み層を通して効果的に捉えるように設計されている。 指数成分 (e-FPL) を含む深部降水損失を基盤として, 降水量の異なる降水カテゴリー, 特に中・豪雨の重要性を高めた。 PAUNetは、ヨーロッパ各地のかなりのデータセットに基づいて、複数の時間帯に降る雨を予測するベースラインモデルよりも高い臨界成功指数(CSI)スコアで顕著な精度を示す。 PAUNetのアーキテクチャとトレーニング手法は、緊急サービスや小売、サプライチェーン管理といった分野にとって重要な降水予測の改善を示す。

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