面向战略空中交通流量管理的天气场景压缩表示
计算机视觉与模式识别
2021-07-15 v1 图像与视频处理
摘要
为支撑战略空中交通流量管理目标，探讨了高维天气场景数据的简洁表示。具体而言，我们考察航空相关天气场景是否可压缩，即每个场景在感兴趣的基中是否容许可能不同的稀疏表示。此处，我们研究了从METAR数据（包括美国本土的温度、飞行类别和能见度剖面）提取的天气场景在图谱基下的压缩。发现这些场景是可压缩的，用0.5-4%的基向量即可捕获75-95%的场景内容。此外，每个场景的主导基向量被认为可识别天气的时变空间特征，并展示了基于压缩表示的重建。最后，简要展望了压缩表示在战略空中交通流量管理设计中的潜在用途。
引用
@article{arxiv.2107.06394,
title = {Compressive Representations of Weather Scenes for Strategic Air Traffic Flow Management},
author = {Sandip Roy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.06394},
year = {2021}
}