An Objective Technique for Typhoon Monitoring with Satellite Infrared Imagery

台风 均方误差 地球静止轨道 遥感 卫星 强度(物理) 像素 计算机科学 卷积神经网络 卫星图像 环境科学 人工智能 气象学 地质学 数学 地理 工程类 统计 光学 物理 航空航天工程
作者
Chong Wang,Qing Xu,Xiaofeng Li,Gang Zheng,Bin Liu,Yongcun Cheng
标识
DOI:10.1109/piers-fall48861.2019.9021497
摘要

In this paper, an objective technique was developed for monitoring typhoons over the Northwestern Pacific Ocean with Himawari-8 geostationary satellite infrared imagery. Two convolutional neural networks (CNNs) were designed to locate a typhoon and estimate its intensity, respectively. The mean error of the typhoon center location (CNN-Location) model is 5.4 pixels (54 km), and the top-1 accuracy and root mean square error (RMSE) of the intensity estimation (CNN-Intensity) model are 79.6% and 11.66 kt, respectively. By changing the loss function from categorical_crossentropy to focal_loss in the CNN-Intensity model, higher top-1 accuracy of 82.9% and lower RMSE of 10.84 kt are obtained. The results demonstrate that CNN has great potential in the application of automatic typhoon monitoring.
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