U-Net+RAFT: RAFTによる物理シミュレーションデータの変形を用いた深層学習による海面水温の推定

情報処理学会

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海面水温は天気予報や漁業の支援などに用いられており正確でかつ欠損の少ない情報が求められている。海面水温を推定するアプローチとして物理シミュレーションを用いたものと深層学習を用いたものがあるが、物理シミュレーションには計算時間の問題により最新の高解像度の直近の衛星実測値を導入するのが難しいという問題がある。この問題を解決するため、RAFTを用いて物理シミュレーションデータを衛星実測値に合うよう変形し、さらにその結果を深層学習を用いて補正することで直近の観測を取り入れた海面水温予測を行う手法を提案する。その結果、RAFTを導入したモデルは海流の流れの大きい場所に対してより良い精度を発揮できることが判明した。

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