Detta arbete presenterar EddyNet, en djupinlärningsbaserad arkitektur för automatiserad virveldetektering och klassificering från kartor över havsytans höjd (SSH) som tillhandahålls av Copernicus marin- och miljöövervakningstjänst (CMEMS). EddyNet består av en konvolutionell encoder-dekoder följt av en pixel-wise klassificeringsskikt. Utmatningen är en karta med samma storlek på indatan där pixlarna har följande etiketter {'0': Non vide, '1': anticyklon-eddy, '2': cyklon-eddy}. Keras Python kod, träningsdataset och EddyNet vikter filer är opensource och fritt tillgängliga på https://github.com/redouanelg/EddyNet.
Lguensat m.fl. I REF föreslogs en djupinlärningsbaserad arkitektur för pixelvis detektion och klassificering av havsdynor från havsytans höjd (SSH) kartor dataset.
EddyNet: A Deep Neural Network For Pixel-Wise Classification of Oceanic Eddies
{'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', 'Physics']}