機械学習を用いた南極域周辺における擾乱に伴う雲抽出と降雪量推定に関する研究
研究成果の概要 (和文) : 南極・昭和基地を対象に降雪時に着目している雲頂高度の高い雲が降雪に対して寄与をもつことを確認した．ブリザードは飛雪効果を持つため，衛星雲画像から抽出した雲データは涵養量を表すパラメーターであることが妥当と判断した．5年分の雲画像を用い，降雪時の雲を正例としたCNNによる自動識別のための学習を行ったが，まだ正答率が十分ではなく，より一層の学習器の精度向上が必要と判断し，30年分の画素の荒い大きな画像に対する学習は行わなかった． 研究成果の概要 (英文) : It was confirmed that clouds with a high cloud top heig...
| Main Author: | |
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| Format: | Report |
| Language: | Japanese |
| Published: |
2020
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10114/00024371 https://hosei.repo.nii.ac.jp/?action=repository_uri&item_id=24398 https://hosei.repo.nii.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=24398&item_no=1&attribute_id=22&file_no=1 |
| Summary: | 研究成果の概要 (和文) : 南極・昭和基地を対象に降雪時に着目している雲頂高度の高い雲が降雪に対して寄与をもつことを確認した．ブリザードは飛雪効果を持つため，衛星雲画像から抽出した雲データは涵養量を表すパラメーターであることが妥当と判断した．5年分の雲画像を用い，降雪時の雲を正例としたCNNによる自動識別のための学習を行ったが，まだ正答率が十分ではなく，より一層の学習器の精度向上が必要と判断し，30年分の画素の荒い大きな画像に対する学習は行わなかった． 研究成果の概要 (英文) : It was confirmed that clouds with a high cloud top height, which are focused on during snowfall, have a contribution to snowfall at Antarctica and Syowa Station. Since the blizzard has a snow flying effect, it was judged appropriate that the cloud data extracted from the satellite cloud image as a parameter of the amount of the net surface snow mass balance.I performed learning for automatic classification by CNN using cloud images of 5 years as a positive example of clouds during snowfall, but the accuracy is still insufficient, and further improvement of the accuracy of the learner is required. Based on these results, I did not practice on learning for a large image with rough pixels for 30 years. |
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