論文の概要: Lightning the Night with Generative Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22511v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 03:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.435687
• Title: Lightning the Night with Generative Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 次世代人工知能による夜の照明
• Authors: Tingting Zhou, Feng Zhang, Haoyang Fu, Baoxiang Pan, Renhe Zhang, Feng Lu, Zhixin Yang,
• Abstract要約: 静止衛星からの可視光反射データは気象観測に不可欠である。 夜間に可視光反射データを用いて日中連続観測を行うことは不可能である。 本研究は、この制限に対処するための生成拡散モデルの使用の先駆者である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.565202991911411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The visible light reflectance data from geostationary satellites is crucial for meteorological observations and plays an important role in weather monitoring and forecasting. However, due to the lack of visible light at night, it is impossible to conduct continuous all-day weather observations using visible light reflectance data. This study pioneers the use of generative diffusion models to address this limitation. Based on the multi-band thermal infrared brightness temperature data from the Advanced Geostationary Radiation Imager (AGRI) onboard the Fengyun-4B (FY4B) geostationary satellite, we developed a high-precision visible light reflectance retrieval model, called Reflectance Diffusion (RefDiff), which enables 0.47~\mu\mathrm{m}, 0.65~\mu\mathrm{m}, and 0.825~\mu\mathrm{m} bands visible light reflectance retrieval at night. Compared to the classical models, RefDiff not only significantly improves accuracy through ensemble averaging but also provides uncertainty estimation. Specifically, the SSIM index of RefDiff can reach 0.90, with particularly significant improvements in areas with complex cloud structures and thick clouds. The model's nighttime retrieval capability was validated using VIIRS nighttime product, demonstrating comparable performance to its daytime counterpart. In summary, this research has made substantial progress in the ability to retrieve visible light reflectance at night, with the potential to expand the application of nighttime visible light data.
• Abstract（参考訳）: 静止衛星からの可視光反射データは気象観測に不可欠であり、気象観測や予報において重要な役割を果たしている。 しかし、夜間の可視光の欠如により、可視光反射データを用いて日中連続的な気象観測を行うことは不可能である。 本研究は、この制限に対処するための生成拡散モデルの使用の先駆者である。 我々は,Fengyun-4B (FY4B) 静止衛星搭載の高感度赤外放射光画像(AGRI)から得られた多バンド熱赤外温度データに基づいて,夜間の可視光反射率の精度を0.47〜\mu\mathrm{m},0.65〜\mu\mathrm{m},0.825〜\mu\mathrm{m} の可視光反射率検索が可能な高精度可視光反射率検索モデルを開発した。 古典モデルと比較して、RefDiffはアンサンブル平均化によって精度を著しく向上するだけでなく、不確実性の推定も提供する。 具体的には、RefDiffのSSIMインデックスは0.90に達し、特に複雑な雲の構造と厚い雲を持つ領域で顕著に改善されている。 このモデルの夜間検索能力は、VIIRSの夜間製品を用いて検証され、昼間と同等の性能を示した。 要約すると、この研究は夜間に可視光反射を回復する能力を大幅に進歩させ、夜間可視光データの適用を拡大する可能性を秘めている。

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