論文の概要: Multi-scale decomposition of sea surface height snapshots using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17354v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 20:38:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-30 11:54:29.039065
• Title: Multi-scale decomposition of sea surface height snapshots using machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた海面高度スナップショットのマルチスケール分解
• Authors: Jingwen Lyu, Yue Wang, Christian Pedersen, Spencer Jones, Dhruv Balwada,
• Abstract要約: 我々は、海面高度(SSH)を平衡運動と非平衡運動(BMとUBM)の寄与に分解する。 この分解は、SSHを前例のない空間分解能で測定する新しいSWOT衛星にとって特に重要である。 深層学習(DL)アプローチを用いたいくつかの研究は、この分解を画像から画像への変換タスクとして扱うことを約束しているが、これらのモデルは幅広い空間スケールでうまく機能しない。 ゼロ位相成分分析(ZCA)の白化とデータ拡張により,これらの課題に対処できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8199464352308143
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge of ocean circulation is important for understanding and predicting weather and climate, and managing the blue economy. This circulation can be estimated through Sea Surface Height (SSH) observations, but requires decomposing the SSH into contributions from balanced and unbalanced motions (BMs and UBMs). This decomposition is particularly pertinent for the novel SWOT satellite, which measures SSH at an unprecedented spatial resolution. Specifically, the requirement, and the goal of this work, is to decompose instantaneous SSH into BMs and UBMs. While a few studies using deep learning (DL) approaches have shown promise in framing this decomposition as an image-to-image translation task, these models struggle to work well across a wide range of spatial scales and require extensive training data, which is scarce in this domain. These challenges are not unique to our task, and pervade many problems requiring multi-scale fidelity. We show that these challenges can be addressed by using zero-phase component analysis (ZCA) whitening and data augmentation; making this a viable option for SSH decomposition across scales.
• Abstract（参考訳）: 海洋循環の知識は、天候や気候を理解し、予測し、ブルーエコノミーを管理するために重要である。 この循環は海面高度(SSH)観測によって推定できるが、SSHを平衡運動(BM)と非平衡運動(UBM)の寄与に分解する必要がある。 この分解は、SSHを前例のない空間分解能で測定する新しいSWOT衛星にとって特に重要である。 具体的には、この作業の要件と目標は、即時的なSSHをBMとUBMに分解することである。 深層学習(DL)アプローチを用いたいくつかの研究では、この分解を画像から画像への変換タスクとして扱うことは約束されているが、これらのモデルは幅広い空間スケールでうまく機能し、この領域では不十分な広範なトレーニングデータを必要とすることに苦慮している。 これらの課題は我々のタスクに特有のものではなく、マルチスケールの忠実さを必要とする多くの問題に及んでいる。 これらの課題は、ゼロ位相成分分析(ZCA)の白化とデータ拡張によって解決できることを示し、スケールをまたいだSSH分解に有効な選択肢であることを示す。

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