論文の概要: PrecipDiff: Leveraging image diffusion models to enhance satellite-based precipitation observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07447v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 16:18:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:27:21.466366
• Title: PrecipDiff: Leveraging image diffusion models to enhance satellite-based precipitation observations
• Title（参考訳）: PrecipDiff: 衛星による降水観測を改善するために画像拡散モデルを活用する
• Authors: Ting-Yu Dai, Hayato Ushijima-Mwesigwa,
• Abstract要約: 水関連の災害は、過去50年で最も人的被害を被った自然災害である。 気象監視レーダー(WSR)のような適切な地上監視局の欠如は、設置に費用がかかる。 衛星による観測は、地球規模のほぼリアルタイムな監視ソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6813925418351435
• License:
• Abstract: A recent report from the World Meteorological Organization (WMO) highlights that water-related disasters have caused the highest human losses among natural disasters over the past 50 years, with over 91\% of deaths occurring in low-income countries. This disparity is largely due to the lack of adequate ground monitoring stations, such as weather surveillance radars (WSR), which are expensive to install. For example, while the US and Europe combined possess over 600 WSRs, Africa, despite having almost one and half times their landmass, has fewer than 40. To address this issue, satellite-based observations offer a global, near-real-time monitoring solution. However, they face several challenges like accuracy, bias, and low spatial resolution. This study leverages the power of diffusion models and residual learning to address these limitations in a unified framework. We introduce the first diffusion model for correcting the inconsistency between different precipitation products. Our method demonstrates the effectiveness in downscaling satellite precipitation estimates from 10 km to 1 km resolution. Extensive experiments conducted in the Seattle region demonstrate significant improvements in accuracy, bias reduction, and spatial detail. Importantly, our approach achieves these results using only precipitation data, showcasing the potential of a purely computer vision-based approach for enhancing satellite precipitation products and paving the way for further advancements in this domain.
• Abstract（参考訳）: 世界気象機関(WMO)の最近の報告は、水関連の災害が過去50年で最も人的被害を被ったことを示しており、低所得国では91%以上が死亡している。 この格差は主に、設置に費用がかかる気象監視レーダー(WSR)のような適切な地上監視局がないためである。 例えば、米国とヨーロッパが合計で600以上のWSRを所有しているのに対して、アフリカは土地質量の約1/半分を保有しているが、40以下である。 この問題に対処するため、衛星ベースの観測は、地球規模のほぼリアルタイム監視ソリューションを提供する。 しかし、精度、バイアス、空間分解能の低下など、いくつかの課題に直面している。 本研究は,拡散モデルと残差学習の力を利用して,これらの制約を統一的な枠組みで解決する。 異なる降水生成物間の不整合を補正する最初の拡散モデルを導入する。 本手法は, 衛星降水量推定値の10kmから1kmへの下降効果を示す。 シアトル地域で大規模な実験が行われ、精度、バイアス低減、空間的詳細が大幅に改善された。 提案手法は, 降水量データのみを用いて, 衛星降水量の増大とさらなる発展への道を開くために, 純粋にコンピュータビジョンに基づくアプローチの可能性を示すものである。

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