論文の概要: Conditional Diffusion Models for Global Precipitation Map Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20478v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 02:26:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:57.772325
• Title: Conditional Diffusion Models for Global Precipitation Map Inpainting
• Title（参考訳）: グローバル降水マップ塗装における条件拡散モデル
• Authors: Daiko Kishikawa, Yuka Muto, Shunji Kotsuki,
• Abstract要約: 不完全な衛星ベースの降水は、地球観測において大きな課題となる。 本研究では,降水マップの完成を映像化作業として定式化する。 本研究では,条件付き拡散モデルに基づく機械学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Incomplete satellite-based precipitation presents a significant challenge in global monitoring. For example, the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP) from JAXA suffers from substantial missing regions due to the orbital characteristics of satellites that have microwave sensors, and its current interpolation methods often result in spatial discontinuities. In this study, we formulate the completion of the precipitation map as a video inpainting task and propose a machine learning approach based on conditional diffusion models. Our method employs a 3D U-Net with a 3D condition encoder to reconstruct complete precipitation maps by leveraging spatio-temporal information from infrared images, latitude-longitude grids, and physical time inputs. Training was carried out on ERA5 hourly precipitation data from 2020 to 2023. We generated a pseudo-GSMaP dataset by randomly applying GSMaP masks to ERA maps. Performance was evaluated for the calendar year 2024, and our approach produces more spatio-temporally consistent inpainted precipitation maps compared to conventional methods. These results indicate the potential to improve global precipitation monitoring using the conditional diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 不完全な衛星ベースの降水は、地球観測において大きな課題となる。 例えば、JAXAのGSMaP (Global Satellite Mapping of Precipitation) は、マイクロ波センサを持つ衛星の軌道特性により、かなり欠落した領域に悩まされ、現在の補間法はしばしば空間的不連続をもたらす。 本研究では,映像化作業として降水マップの完成を定式化し,条件付き拡散モデルに基づく機械学習手法を提案する。 提案手法では,3次元条件エンコーダを用いた3次元U-Netを用いて,赤外画像,緯度-経度グリッド,物理時間入力からの時空間情報を活用することで,完全な降水マップを再構築する。 ERA5による2020年から2023年にかけての降水量の測定を行った。 ERAマップにGSMaPマスクをランダムに適用することにより、擬似GSMaPデータセットを生成した。 2024年度に評価を行い, 従来手法に比べ, 時空間的に一貫した降水分布図が得られた。 これらの結果は, 条件付き拡散モデルを用いて, 地球規模の降水モニタリングを改善する可能性を示している。

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