論文の概要: Rapid Automated Mapping of Clouds on Titan With Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04459v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 12:30:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:54:51.642227
• Title: Rapid Automated Mapping of Clouds on Titan With Instance Segmentation
• Title（参考訳）: インスタンスセグメンテーションによるタイタン上の雲の高速自動マッピング
• Authors: Zachary Yahn, Douglas M Trent, Ethan Duncan, Benoît Seignovert, John Santerre, Conor Nixon,
• Abstract要約: 我々は、転送学習により訓練されたMask R-CNNを用いて、カッシーニ探査機が取得したタイタン画像中の雲のインスタンスセグメンテーションを行う。 タイタン特有の課題にもかかわらず、我々のアプローチは地球や他の世界の現代の雲の識別研究に匹敵する精度を得る。 このような手法は、現在未利用の惑星科学における同様の問題に応用できる可能性が広いことを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49478969093606673
• License:
• Abstract: Despite widespread adoption of deep learning models to address a variety of computer vision tasks, planetary science has yet to see extensive utilization of such tools to address its unique problems. On Titan, the largest moon of Saturn, tracking seasonal trends and weather patterns of clouds provides crucial insights into one of the most complex climates in the Solar System, yet much of the available image data are still analyzed in a conventional way. In this work, we apply a Mask R-CNN trained via transfer learning to perform instance segmentation of clouds in Titan images acquired by the Cassini spacecraft - a previously unexplored approach to a big data problem in planetary science. We demonstrate that an automated technique can provide quantitative measures for clouds, such as areas and centroids, that may otherwise be prohibitively time-intensive to produce by human mapping. Furthermore, despite Titan specific challenges, our approach yields accuracy comparable to contemporary cloud identification studies on Earth and other worlds. We compare the efficiencies of human-driven versus algorithmic approaches, showing that transfer learning provides speed-ups that may open new horizons for data investigation for Titan. Moreover, we suggest that such approaches have broad potential for application to similar problems in planetary science where they are currently under-utilized. Future planned missions to the planets and remote sensing initiatives for the Earth promise to provide a deluge of image data in the coming years that will benefit strongly from leveraging machine learning approaches to perform the analysis.
• Abstract（参考訳）: 様々なコンピュータビジョンのタスクに対処するディープラーニングモデルが広く採用されているにもかかわらず、惑星科学はそのようなツールをその固有の問題に広く活用していない。 土星最大の衛星タイタンでは、季節の傾向と雲の気象パターンが太陽系の最も複雑な気候の1つに重要な洞察を与えている。 本研究では、転送学習を用いて訓練されたMask R-CNNを用いて、カッシーニ探査機が取得したタイタン画像の雲のインスタンスセグメンテーションを行う。 自動的な手法は,人体マッピングによって生成する時間的に制限されるような領域やセントロイドなどの雲を定量的に測定できることを実証する。 さらに、タイタン特有の課題にもかかわらず、我々のアプローチは地球や他の世界の現代の雲の識別研究に匹敵する精度が得られる。 我々は、人間主導のアプローチとアルゴリズムによるアプローチの効率を比較し、トランスファーラーニングがタイタンのデータ調査のための新たな地平を開くためのスピードアップを提供することを示した。 さらに,このような手法は,現在未利用の惑星科学における同様の問題に応用できる可能性が広いことを示唆している。 将来計画されている惑星へのミッションと地球のためのリモートセンシングイニシアチブは、今後数年間に大量の画像データを提供することを約束している。

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