Fugu-MT 論文翻訳(概要): Rainfall regression from C-band Synthetic Aperture Radar using Multi-Task Generative Adversarial Networks

論文の概要: Rainfall regression from C-band Synthetic Aperture Radar using Multi-Task Generative Adversarial Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03480v1
Date: Tue, 05 Nov 2024 20:06:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-07 19:23:36.190920
Title: Rainfall regression from C-band Synthetic Aperture Radar using Multi-Task Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: マルチタスク生成対向ネットワークを用いたCバンド合成開口レーダの降雨回帰
Authors: Aurélien Colin, Romain Husson,
Abstract要約: 本稿では,SAR(Synthetic Aperture Radar)から1ピクセルあたり200mの空間分解能で降水速度を推定するデータ駆動手法を提案する。完全なNEXRADアーカイブを利用して、Sentinel-1データとのコロケーションを検索する。その結果,降雨量の推定精度が向上し,最大15m/sのシナリオに性能を拡張できることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: This paper introduces a data-driven approach to estimate precipitation rates from Synthetic Aperture Radar (SAR) at a spatial resolution of 200 meters per pixel. It addresses previous challenges related to the collocation of SAR and weather radar data, specifically the misalignment in collocations and the scarcity of rainfall examples under strong wind. To tackle these challenges, the paper proposes a multi-objective formulation, introducing patch-level components and an adversarial component. It exploits the full NEXRAD archive to look for potential co-locations with Sentinel-1 data. With additional enhancements to the training procedure and the incorporation of additional inputs, the resulting model demonstrates improved accuracy in rainfall estimates and the ability to extend its performance to scenarios up to 15 m/s.
Abstract（参考訳）: 本稿では,SAR(Synthetic Aperture Radar)から1ピクセルあたり200mの空間分解能で降水速度を推定するためのデータ駆動手法を提案する。これは、SARと気象レーダーのデータ、特に強風下での降雨事例の欠如に関する過去の課題に対処する。これらの課題に対処するために,パッチレベルのコンポーネントと逆成分を導入した多目的定式化を提案する。完全なNEXRADアーカイブを利用して、Sentinel-1データとのコロケーションを検索する。トレーニング手順のさらなる強化と追加入力の導入により、降雨推定精度の向上と15m/sまでの性能向上が示された。

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