OpenContrails: Benchmarking Contrail Detection on GOES-16 ABI

要約

【タイトル】OpenContrails: GOES-16 ABIによるコントレール検出のベンチマーキング

【要約】
・コントレールは航空機によって引き起こされる線形の氷の雲で、航空産業による気候変動の主要な原因である。
・コントレール回避は、航空産業による気候への影響を大幅に減らすために、安価な方法となる可能性がある。
・自動化されたコントレール検出システムは、コントレール回避システムの開発と評価に必要不可欠なツールである。
・本研究では、GOES-16 Advanced Baseline Imager（ABI）データに基づいてコントレール検出モデルを訓練・評価するための人間によるラベル付きデータセットであるOpenContrailsを提供する。
・検出精度向上のために、時間的コンテキストを組み込んだコントレール検出モデルを提案・評価する。
・人間によるラベル付きデータセットとコントレール検出結果は、Google Cloud Storageのgs://goes_contrails_datasetにて公開されている。

要約(オリジナル)

Contrails (condensation trails) are line-shaped ice clouds caused by aircraft and are likely the largest contributor of aviation-induced climate change. Contrail avoidance is potentially an inexpensive way to significantly reduce the climate impact of aviation. An automated contrail detection system is an essential tool to develop and evaluate contrail avoidance systems. In this paper, we present a human-labeled dataset named OpenContrails to train and evaluate contrail detection models based on GOES-16 Advanced Baseline Imager (ABI) data. We propose and evaluate a contrail detection model that incorporates temporal context for improved detection accuracy. The human labeled dataset and the contrail detection outputs are publicly available on Google Cloud Storage at gs://goes_contrails_dataset.

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