論文の概要: Simulation-informed deep learning for enhanced SWOT observations of fine-scale ocean dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21303v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 09:29:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:53.002181
• Title: Simulation-informed deep learning for enhanced SWOT observations of fine-scale ocean dynamics
• Title（参考訳）: シミュレーションインフォームドディープラーニングによる微細海洋力学のSWOT観測
• Authors: Eugenio Cutolo, Carlos Granero-Belinchon, Ptashanna Thiraux, Jinbo Wang, Ronan Fablet,
• Abstract要約: 微細なスケールでの海洋プロセスは、衛星やその場での観測に制限があるため、正確に観測することは極めて困難である。 現在の手法はノイズの多いデータに苦しむか、広範囲の教師付きトレーニングを必要とし、実世界の観測に効果を制限している。 本稿では、実SWOT観測とシミュレーション参照データを組み合わせた教師なし逆学習フレームワークであるSIMPGENを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.575524892161048
• License:
• Abstract: Oceanic processes at fine scales are crucial yet difficult to observe accurately due to limitations in satellite and in-situ measurements. The Surface Water and Ocean Topography (SWOT) mission provides high-resolution Sea Surface Height (SSH) data, though noise patterns often obscure fine scale structures. Current methods struggle with noisy data or require extensive supervised training, limiting their effectiveness on real-world observations. We introduce SIMPGEN (Simulation-Informed Metric and Prior for Generative Ensemble Networks), an unsupervised adversarial learning framework combining real SWOT observations with simulated reference data. SIMPGEN leverages wavelet-informed neural metrics to distinguish noisy from clean fields, guiding realistic SSH reconstructions. Applied to SWOT data, SIMPGEN effectively removes noise, preserving fine-scale features better than existing neural methods. This robust, unsupervised approach not only improves SWOT SSH data interpretation but also demonstrates strong potential for broader oceanographic applications, including data assimilation and super-resolution.
• Abstract（参考訳）: 微細なスケールでの海洋プロセスは、衛星やその場観測の限界のため、正確に観測することは困難である。 サーフェス・ウォーター・アンド・オーシャン・トポグラフィー(SWOT)ミッションは、高解像度のシーサーフェス・ハイト(SSH)データを提供するが、ノイズ・パターンはしばしば微細な構造を曖昧にしている。 現在の手法はノイズの多いデータに苦しむか、広範囲の教師付きトレーニングを必要とし、実世界の観測に効果を制限している。 SIMPGEN(Simulation-Informed Metric and Prior for Generative Ensemble Networks)は、実SWOT観測とシミュレーション参照データを組み合わせた教師なしの対向学習フレームワークである。 SIMPGENはウェーブレットインフォームド・ニューラルメトリクスを利用して、クリーンフィールドとノイズを区別し、現実的なSSH再構成を導く。 SWOTデータに適用されたSIMPGENは、ノイズを効果的に除去し、既存のニューラルメソッドよりも詳細な機能を保存する。 この堅牢で教師なしのアプローチはSWOT SSHデータ解釈を改善するだけでなく、データ同化や超解像を含むより広範な海洋学応用の可能性も示している。

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