Learning Differential Transport Operators for the Joint Super-Resolution of Sea Surface Tracers and Prediction of Subgrid-Scale Features
| Autor: | Lucas Drumetz, B. Chapron, François Rousseau, J. Le Sommer, Ronan Fablet, J. M. Molines |
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| Přispěvatelé: | Lab-STICC_IMTA_CID_TOMS, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (Lab-STICC), École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-École Nationale d'Ingénieurs de Brest (ENIB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne (ENSTA Bretagne)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bretagne Loire (UBL)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Département Signal et Communications (IMT Atlantique - SC), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Laboratoire de Traitement de l'Information Medicale (LaTIM), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre Hospitalier Régional Universitaire de Brest (CHRU Brest)-Université de Brest (UBO)-Institut Brestois Santé Agro Matière (IBSAM), Université de Brest (UBO), Département lmage et Traitement Information (IMT Atlantique - ITI) |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
010504 meteorology & atmospheric sciences
Artificial neural network Computer science business.industry Anomaly (natural sciences) Deep learning Sampling (statistics) 02 engineering and technology Variance (accounting) Sea-surface height 01 natural sciences Sea surface temperature 0202 electrical engineering electronic engineering information engineering 020201 artificial intelligence & image processing Artificial intelligence business Scale (map) [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing Algorithm ComputingMilieux_MISCELLANEOUS 0105 earth and related environmental sciences |
| Zdroj: | IGARSS IGARSS 2019 : 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS 2019 : 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Jul 2019, Yokohama, Japan. ⟨10.1109/IGARSS.2019.8900571⟩ |
| Popis: | This work deals with data-driven and learning-based approaches to fill space-time sampling gaps in the observation of sea surface tracers such as Sea Surface Height (SSH), Sea Surface temperature (SST), Ocean Colour,… More precisely, we jointly address field super-resolution and the prediction of subgrid-scale features, which is novel to our knowledge. From a methodological point of view, we consider deep learning architectures with a view to learning geophysically-sound differential operators (i.e. trasnport operators). Based on an Observing System Simulation Experiment representative of SWOT fast sampling phase using NATL60 simulation data, we illustrate the relevance of the proposed methodological framework which reconstructs more than 90% of the variance of the high-resolution SSH anomaly field and above 90% of the subgrid-scale variance of this anomaly. We also illustrate significant gain w.r.t. other baseline neural network architectures and further discuss the relevance of the reported contribution for other tracer fields and case studies. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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