Infrared Precipitation Estimation Using Convolutional Neural Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Infrared (IR) information is fundamental to global precipitation estimation. Although researchers have developed numerous IR-based retrieval algorithms, there is still plenty of scope for promoting their accuracy. This article develops a novel deep learning-based algorithm entitled infrared precipitation estimation using a convolutional neural network (IPEC). Based on the five-channel IR data, the IPEC first identifies the precipitation occurrence and then estimates the precipitation rates at hourly and 0.04° × 0.04° resolutions. The performance of the IPEC is validated using the Stage-IV radar-gauge-combined data and compared to the Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System (PERSIANN-CCS) in three subregions over the continental United States (CONUS). The results show that the five-channel input is more efficient in precipitation estimation than the commonly used one-channel input. The IPEC estimates based on the five-channel input show better statistical performance than the PERSIANN-CCS with 34.9% gain in Pearson's correlation coefficient (CC), 38.0% gain in relative bias (BIAS), and 45.2% gain in mean squared error (MSE) during the testing period from June to August 2014 over the central CONUS. Furthermore, the optimized IPEC model is applied in totally independent periods and regions, and still achieves significantly better performance than the PERSIANN-CCS, indicating that the IPEC has a stronger generalization capability. On the whole, this article proves the effectiveness of the convolutional neural network (CNN) combined with the physical multichannel inputs in IR precipitation retrieval. This end-to-end deep learning algorithm shows the potential for serving as an operational technique that can be applied globally and provides a new perspective for the future development of satellite precipitation retrievals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle