論文の概要: An ocean front detection and tracking algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15250v3
• Date: Tue, 25 Feb 2025 13:31:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 13:17:50.552173
• Title: An ocean front detection and tracking algorithm
• Title（参考訳）: 海面検出・追跡アルゴリズム
• Authors: Yishuo Wang, Feng Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,距離空間解析を用いたベイズフロント検出・追跡フレームワークを提案する。 BFDTMSAはヒストグラム法と比較して過検出を73%削減する。 オープンソースリリースは、再現可能な海洋研究において重要なギャップを埋めるものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4819117545326055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing ocean front detection methods--including histogram-based variance analysis, Lyapunov exponent, gradient thresholding, and machine learning--suffer from critical limitations: discontinuous outputs, over-detection, reliance on single-threshold decisions, and lack of open-source implementations. To address these challenges, this paper proposes the Bayesian Front Detection and Tracking framework with Metric Space Analysis (BFDT-MSA). The framework introduces three innovations: (1) a Bayesian decision mechanism that integrates gradient priors and field operators to eliminate manual threshold sensitivity; (2) morphological refinement algorithms for merging fragmented fronts, deleting spurious rings, and thinning frontal zones to pixel-level accuracy; and (3) a novel metric space definition for temporal front tracking, enabling systematic analysis of front evolution. Validated on global SST data (2022--2024), BFDT-MSA reduces over-detection by $73\%$ compared to histogram-based methods while achieving superior intensity ($0.16^\circ$C/km), continuity, and spatiotemporal coherence. The open-source release bridges a critical gap in reproducible oceanographic research.
• Abstract（参考訳）: 既存の海面検出手法 – ヒストグラムに基づく分散分析,リアプノフ指数,勾配しきい値設定,マシンラーニングなど – には,不連続な出力,過剰検出,単一閾値決定への依存,オープンソース実装の欠如など,重要な制限がある。 これらの課題に対処するために,BFDT-MSA(Metric Space Analysis)を用いたベイズフロント検出・追跡フレームワークを提案する。 この枠組みは,(1)手動の閾値感度を除去するために勾配事前と場演算子を統合するベイズ的決定機構,(2)断片化された前面をマージする形態的改善アルゴリズム,スプリアスリングの削除,および前頭領域をピクセルレベルの精度に縮小する手法,(3)時間的正面追跡のための新しい距離空間定義を導入し,前頭進化の体系的解析を可能にした。 グローバルSSTデータ(2022-2024)で検証されたBFDT-MSAは、高強度(0.16^\circ$C/km)、連続性、時空間コヒーレンスを達成しつつ、ヒストグラム法と比較して過検出を7,3\%削減する。 オープンソースリリースは、再現可能な海洋研究において重要なギャップを埋めるものだ。

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