論文の概要: Vision-Language Models Meet Meteorology: Developing Models for Extreme Weather Events Detection with Heatmaps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09838v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 08:46:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 14:24:30.147223
- Title: Vision-Language Models Meet Meteorology: Developing Models for Extreme Weather Events Detection with Heatmaps
- Title（参考訳）: 気象学に対応した視覚言語モデル:熱マップを用いた極端気象事象検出モデルの開発
- Authors: Jian Chen, Peilin Zhou, Yining Hua, Dading Chong, Meng Cao, Yaowei Li, Zixuan Yuan, Bing Zhu, Junwei Liang,
- Abstract要約: 極端な気象のリアルタイム検出と予測は、人間の生命とインフラを保護する。
従来の手法は地理情報システム(GIS)を用いた気象熱マップの数値しきい値設定と手動解釈に依存している。
本研究は,視覚質問応答 (VQA) 問題としてフレーミングすることで,極度気象事象検出 (EWED) を再定義する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.771706309741656
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Real-time detection and prediction of extreme weather protect human lives and infrastructure. Traditional methods rely on numerical threshold setting and manual interpretation of weather heatmaps with Geographic Information Systems (GIS), which can be slow and error-prone. Our research redefines Extreme Weather Events Detection (EWED) by framing it as a Visual Question Answering (VQA) problem, thereby introducing a more precise and automated solution. Leveraging Vision-Language Models (VLM) to simultaneously process visual and textual data, we offer an effective aid to enhance the analysis process of weather heatmaps. Our initial assessment of general-purpose VLMs (e.g., GPT-4-Vision) on EWED revealed poor performance, characterized by low accuracy and frequent hallucinations due to inadequate color differentiation and insufficient meteorological knowledge. To address these challenges, we introduce ClimateIQA, the first meteorological VQA dataset, which includes 8,760 wind gust heatmaps and 254,040 question-answer pairs covering four question types, both generated from the latest climate reanalysis data. We also propose Sparse Position and Outline Tracking (SPOT), an innovative technique that leverages OpenCV and K-Means clustering to capture and depict color contours in heatmaps, providing ClimateIQA with more accurate color spatial location information. Finally, we present Climate-Zoo, the first meteorological VLM collection, which adapts VLMs to meteorological applications using the ClimateIQA dataset. Experiment results demonstrate that models from Climate-Zoo substantially outperform state-of-the-art general VLMs, achieving an accuracy increase from 0% to over 90% in EWED verification. The datasets and models in this study are publicly available for future climate science research: https://github.com/AlexJJJChen/Climate-Zoo.
- Abstract（参考訳）: 極端な気象のリアルタイム検出と予測は、人間の生命とインフラを保護する。
従来の手法は、地理情報システム(GIS)による気象熱マップの数値しきい値の設定と手動による解釈に依存しており、これは遅く、エラーを起こしやすい。
本研究は,視覚質問応答(VQA)問題として,極端気象事象検出(EWED)を再定義し,より正確かつ自動化されたソリューションを提案する。
視覚・言語モデル(VLM)を利用して視覚・テキストデータを同時に処理し,気象熱マップの分析プロセスを強化する。
EWEDにおける汎用VLM (eg , GPT-4-Vision) の初期評価では, 色分化の欠如と気象知識の不足により, 高精度で頻繁な幻覚が特徴であった。
これらの課題に対処するため、第1次気象VQAデータセットであるClimateIQAを導入し、8,760の風洞熱マップと、最新の気候分析データから生成された4つの質問タイプを含む254,040の質問応答ペアを含む。
また,Sparse Position and Outline Tracking (SPOT) も提案する。これはOpenCVとK-Meansクラスタリングを利用して,ヒートマップ内の色輪郭をキャプチャし,描写し,より正確な色空間位置情報を提供する革新的な技術である。
最後に、ClimateIQAデータセットを用いて、VLMを気象応用に適用する最初の気象VLMコレクションであるClimate-Zooを紹介する。
実験の結果,Climate-Zooのモデルは最先端の一般VLMよりも優れており,EWED検証の精度は0%から90%以上向上していることがわかった。
この研究のデータセットとモデルは、将来の気候科学研究のために公開されている。
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