Deep Vision in Analysis and Recognition of Radar Data: Achievements, Advancements and Challenges

要約

レーダは、降水ナウキャスティングなど、効果的な予測のためのエコー情報を取得するために広く使用されています。
このホワイト ペーパーでは、気象レーダー データの分析とパターン認識にディープ ラーニング (DL) モデルを使用した、最近の関連する科学的調査と実践的な取り組みについて概説しました。
特に、ビーム遮断補正、レーダー エコー外挿、および現在の降水量の分野で。
従来のアプローチと比較して、現在の DL メソッドはより優れたパフォーマンスと利便性を示しますが、安定性と一般化に苦しんでいます。
最近の成果に加えて、最新の進歩と既存の課題もこのホワイトペーパーで提示および議論され、この非常に関心の高い分野での合理的な可能性と傾向を導き出そうとしています.

要約(オリジナル)

Radars are widely used to obtain echo information for effective prediction, such as precipitation nowcasting. In this paper, recent relevant scientific investigation and practical efforts using Deep Learning (DL) models for weather radar data analysis and pattern recognition have been reviewed; particularly, in the fields of beam blockage correction, radar echo extrapolation, and precipitation nowcast. Compared to traditional approaches, present DL methods depict better performance and convenience but suffer from stability and generalization. In addition to recent achievements, the latest advancements and existing challenges are also presented and discussed in this paper, trying to lead to reasonable potentials and trends in this highly-concerned field.

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