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Computing Ocean Surface Currents From GOCI Ocean Color Satellite Imagery #7

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KenichiSasaki opened this issue Oct 21, 2019 · 0 comments

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Feature Engineering Satellite Imagery Statistical Method

Collaborator

KenichiSasaki commented Oct 21, 2019 •

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概要

アルゴリズム適応論文(2017)
静止衛星の日本近海画像から海流の流れを可視化および計算の高速化
- 日本近海の海流は太平洋の海洋学上重要

アルゴリズム

Maximum Cross Correlation (MCC)を利用
- 各search window内のtemplate window同士の相関を比較
- 最大となるwindow同士の中心点をつなげた点をVelocity vectorと定義
- 隣接する値，毎時間のデータの平均を取得し，全範囲に適用

実装

韓国の静止軌道衛星の搭載されているNASAのセンサGOCIのデータ使用
年間の平均，各季節ごと，月ごとの傾向を可視化
計算コストを20分の1に抑え，カバー率を25％増加

所感

衛星データから物理的要素を取り出す応用例として研究例が多数ある模様
気候モデルなど地球規模の物理モデルを学習する際に有効になりそう
本研究は統計手法だが，CNN等の近年の機械学習手法で同等のことができないか
- できれば，特徴量抽出の自動化，効率化できる？

KenichiSasaki added Feature Engineering Statistical Method labels

Shaw0202 added the Satellite Imagery label

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