論文の概要: SRViT: Vision Transformers for Estimating Radar Reflectivity from Satellite Observations at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16955v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 20:40:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 19:10:10.510844
- Title: SRViT: Vision Transformers for Estimating Radar Reflectivity from Satellite Observations at Scale
- Title（参考訳）: SRViT:衛星観測から放射反射率を推定する視覚変換器
- Authors: Jason Stock, Kyle Hilburn, Imme Ebert-Uphoff, Charles Anderson,
- Abstract要約: 静止衛星画像から高分解能(3km)合成レーダ反射率場を大規模に生成するトランスフォーマーベースニューラルネットワークを提案する。
本研究は,アメリカ合衆国における気象事象の短期的対流予測の強化と数値天気予報のためのデータ同化の支援を目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a transformer-based neural network to generate high-resolution (3km) synthetic radar reflectivity fields at scale from geostationary satellite imagery. This work aims to enhance short-term convective-scale forecasts of high-impact weather events and aid in data assimilation for numerical weather prediction over the United States. Compared to convolutional approaches, which have limited receptive fields, our results show improved sharpness and higher accuracy across various composite reflectivity thresholds. Additional case studies over specific atmospheric phenomena support our quantitative findings, while a novel attribution method is introduced to guide domain experts in understanding model outputs.
- Abstract（参考訳）: 静止衛星画像から高分解能(3km)合成レーダ反射率場を大規模に生成するトランスフォーマーベースニューラルネットワークを提案する。
本研究は,アメリカ合衆国における気象事象の短期的対流予測の強化と数値天気予報のためのデータ同化の支援を目的とする。
受容野が限られている畳み込みアプローチと比較して, 様々な反射率閾値において, シャープネスと精度が向上した。
特定の大気現象に関する追加のケーススタディは、我々の量的発見を支持し、新しい帰属法は、モデル出力を理解するための領域の専門家を導くために導入された。
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