論文の概要: 3D Cloud reconstruction through geospatially-aware Masked Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02035v1
- Date: Fri, 03 Jan 2025 12:26:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:09:04.452462
- Title: 3D Cloud reconstruction through geospatially-aware Masked Autoencoders
- Title（参考訳）: 地理的に認識されたマスケッドオートエンコーダによる3次元クラウド再構築
- Authors: Stella Girtsou, Emiliano Diaz Salas-Porras, Lilli Freischem, Joppe Massant, Kyriaki-Margarita Bintsi, Guiseppe Castiglione, William Jones, Michael Eisinger, Emmanuel Johnson, Anna Jungbluth,
- Abstract要約: 本研究では,MSG/SEVIRIの静止画像とCloudSat/CPRの雲面のレーダ反射率測定を利用して3次元雲構造を再構成する。
まず、自己教師あり学習法(SSL)の手法をMAE(Masked Autoencoders)とSatMAE(SatMAE)に応用し、マッチングした画像のペアにモデルを微調整する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4124182346539256
- License:
- Abstract: Clouds play a key role in Earth's radiation balance with complex effects that introduce large uncertainties into climate models. Real-time 3D cloud data is essential for improving climate predictions. This study leverages geostationary imagery from MSG/SEVIRI and radar reflectivity measurements of cloud profiles from CloudSat/CPR to reconstruct 3D cloud structures. We first apply self-supervised learning (SSL) methods-Masked Autoencoders (MAE) and geospatially-aware SatMAE on unlabelled MSG images, and then fine-tune our models on matched image-profile pairs. Our approach outperforms state-of-the-art methods like U-Nets, and our geospatial encoding further improves prediction results, demonstrating the potential of SSL for cloud reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 雲は、気候モデルに大きな不確実性をもたらす複雑な効果と地球の放射収支において重要な役割を果たす。
リアルタイム3Dクラウドデータは、気候予測の改善に不可欠である。
本研究では,MSG/SEVIRIの静止画像とCloudSat/CPRの雲面のレーダ反射率測定を利用して3次元雲構造を再構成する。
まず、自己教師あり学習法(SSL)の手法をMAE(Masked Autoencoders)とSatMAE(SatMAE)に応用し、マッチングした画像のペアにモデルを微調整する。
我々のアプローチはU-Netsのような最先端の手法よりも優れており、地理空間エンコーディングは予測結果をさらに改善し、クラウド再構築におけるSSLの可能性を示している。
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