利用深度学习方法从卫星云图生成云运动风场
计算机视觉与模式识别
2021-06-01 v2
摘要
云运动风（CMW）通常通过追踪地球静止卫星红外云图序列中的特征来常规获取。本文中，我们探索了基于数据驱动深度学习方法的云运动风算法，与传统的手工特征追踪和相关匹配算法不同，我们使用深度学习模型自动学习运动特征表示并直接输出云运动风场。此外，我们提出了一个新颖的大规模云运动风数据集（CMWD）用于训练深度学习模型。我们还尝试使用单张云图预测固定区域内的云运动风场，这是传统算法无法实现的。实验结果表明，我们的算法能够高效预测云运动风场，即便仅以单张云图作为输入。
引用
@article{arxiv.2010.01283,
title = {Generating the Cloud Motion Winds Field from Satellite Cloud Imagery Using Deep Learning Approach},
author = {Chao Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.01283},
year = {2021}
}