Globala klimatförändringar spelar en viktig roll i vårt dagliga liv. Mesoscale ocean eddies har en betydande inverkan på den globala uppvärmningen, eftersom de påverkar oceandynamiken, energin samt masstransporterna av oceancirkulationen. Från satellithöjd kan vi härleda högupplösta globala kartor som innehåller oceansignaler med dominerande sammanhängande virvelstrukturer. Syftet med denna studie är att utveckla och utvärdera ett djupt lärandebaserat tillvägagångssätt för analys av sjukdomar. I detalj utvecklar vi en virvel-identifierings- och spårningsram med två olika tillvägagångssätt som huvudsakligen baseras på funktionsinlärning med konvolutionella neurala nätverk. Dessutom används toppmoderna verktyg för bildbehandling och metoder för objektspårning för att stödja virvelspårning. I motsats till tidigare metoder, vår ram kan lära sig en representation av de data i vilka undersökningar kan upptäckas och spåras på ett mer objektivt och robust sätt. Vi visar upptäckt och spårning resultat på havsnivå anomalier (SLA) data från området Australien och östra Australien nuvarande, och jämföra våra två vide upptäckt och spårning metoder för att identifiera den mest robusta och objektiva metod.
Franz m.fl. REF utvecklade en ram för identifiering och spårning med en CNN-klassificering som använder datasetet för havsnivåavvikelser (SLA).
Ocean Eddy Identification and Tracking Using Neural Networks
{'venue': 'IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium', 'journal': 'IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}