Solar activity is usually caused by the evolution of solar magnetic fields. Magnetic field parameters derived from photospheric vector magnetograms of solar active regions have been used to analyze and forecast eruptive events such as solar flares and coronal mass ejections. Unfortunately, the most recent solar cycle 24 was relatively weak with few large flares, though it is the only solar cycle in which consistent time-sequence vector magnetograms have been available through the Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) on board the Solar Dynamics Observatory (SDO) since its launch in 2010. In this paper, we look into another major instrument, namely the Michelson Doppler Imager (MDI) on board the Solar and Heliospheric Observatory (SOHO) from 1996 to 2010. The data archive of SOHO/MDI covers more active solar cycle 23 with many large flares. However, SOHO/MDI data only has line-of-sight (LOS) magnetograms. We propose a new deep learning method, named MagNet, to learn from combined LOS magnetograms, Bx and By taken by SDO/HMI along with H-alpha observations collected by the Big Bear Solar Observatory (BBSO), and to generate vector components Bx' and By', which would form vector magnetograms with observed LOS data. In this way, we can expand the availability of vector magnetograms to the period from 1996 to present. Experimental results demonstrate the good performance of the proposed method. To our knowledge, this is the first time that deep learning has been used to generate photospheric vector magnetograms of solar active regions for SOHO/MDI using SDO/HMI and H-alpha data.
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In this paper, we consider incorporating data associated with the sun's north and south polar field strengths to improve solar flare prediction performance using machine learning models. When used to supplement local data from active regions on the photospheric magnetic field of the sun, the polar field data provides global information to the predictor. While such global features have been previously proposed for predicting the next solar cycle's intensity, in this paper we propose using them to help classify individual solar flares. We conduct experiments using HMI data employing four different machine learning algorithms that can exploit polar field information. Additionally, we propose a novel probabilistic mixture of experts model that can simply and effectively incorporate polar field data and provide on-par prediction performance with state-of-the-art solar flare prediction algorithms such as the Recurrent Neural Network (RNN). Our experimental results indicate the usefulness of the polar field data for solar flare prediction, which can improve Heidke Skill Score (HSS2) by as much as 10.1%.
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太阳耀斑,尤其是M级和X级耀斑,通常与冠状质量弹出(CMES)有关。它们是太空天气影响的最重要来源,可能会严重影响近地环境。因此,必须预测耀斑(尤其是X级),以减轻其破坏性和危险后果。在这里,我们介绍了几种统计和机器学习方法,以预测AR的耀斑指数(FI),这些方法通过考虑到一定时间间隔内的不同类耀斑的数量来量化AR的耀斑生产力。具体而言,我们的样本包括2010年5月至2017年12月在太阳能磁盘上出现的563个AR。25个磁性参数,由空中震动和磁性成像器(HMI)的太空天气HMI活性区域(Sharp)提供的太阳能动力学观测值(HMI)。 (SDO),表征了代理中存储在ARS中的冠状磁能,并用作预测因子。我们研究了这些尖锐的参数与ARS的FI与机器学习算法(样条回归)和重采样方法(合成少数群体过度采样技术,用于使用高斯噪声回归的合成少数群体过度采样技术,smogn简短)。基于既定关系,我们能够在接下来的1天内预测给定AR的FIS值。与其他4种流行的机器学习算法相比,我们的方法提高了FI预测的准确性,尤其是对于大型FI。此外,我们根据Borda Count方法从由9种不同的机器学习方法渲染的等级计算出尖锐参数的重要性。
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太阳能动力学天文台(SDO)是NASA多光谱十年的长达任务,每天都在日常产生来自Sun的观测数据的trabytes,以证明机器学习方法的潜力并铺路未来深空任务计划的方式。特别是,在最近的几项研究中提出了使用图像到图像翻译实际上产生极端超紫罗兰通道的想法,这是一种增强任务较少通道的提高任务的方法,并且由于低下链接而减轻了挑战。深空的速率。本文通过关注四个通道和基于编码器的建筑的排列来研究这种深度学习方法的潜力和局限性,并特别注意太阳表面的形态特征和亮度如何影响神经网络预测。在这项工作中,我们想回答以下问题:可以将通过图像到图像翻译产生的太阳电晕的合成图像用于太阳的科学研究吗?分析强调,神经网络在计数率(像素强度)上产生高质量的图像,通常可以在1%误差范围内跨通道跨通道重现协方差。但是,模型性能在极高的能量事件(如耀斑)的对应关系中大大减少,我们认为原因与此类事件的稀有性有关,这对模型训练构成了挑战。
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卫星遥感提供了一种具有成本效益的概要洪水监测的解决方案,卫星衍生的洪水图为传统上使用的数值洪水淹没模型提供了一种计算有效的替代方法。尽管卫星碰巧涵盖正在进行的洪水事件时确实提供了及时的淹没信息,但它们受其时空分辨率的限制,因为它们在各种规模上动态监测洪水演变的能力。不断改善对新卫星数据源的访问以及大数据处理功能,就此问题的数据驱动解决方案而言,已经解锁了前所未有的可能性。具体而言,来自卫星的数据融合,例如哥白尼前哨,它们具有很高的空间和低时间分辨率,以及来自NASA SMAP和GPM任务的数据,它们的空间较低,但时间较高的时间分辨率可能会导致高分辨率的洪水淹没在A处的高分辨率洪水。每日规模。在这里,使用Sentinel-1合成孔径雷达和各种水文,地形和基于土地利用的预测因子衍生出的洪水淹没图对卷积神经网络进行了训练,以预测高分辨率的洪水泛滥概率图。使用Sentinel-1和Sentinel-2衍生的洪水面罩,评估了UNET和SEGNET模型架构的性能,分别具有95%的信心间隔。精确召回曲线(PR-AUC)曲线下的区域(AUC)被用作主要评估指标,这是由于二进制洪水映射问题中类固有的不平衡性质,最佳模型提供了PR-AUC 0.85。
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了解潮汐能流中鱼类的丰度和分布对于评估通过向栖息地引入潮汐能设备所带来的风险很重要。但是,适合潮汐能的潮汐电流流量通常是高度湍流的,这使回声器数据的解释变得复杂。必须从用于生物分析的数据中排除受夹带空气回报污染的水柱的部分。应用单个常规算法来识别夹带的空气的深度不足,对于不连续,深度动态,多孔的边界而言,随着潮流流速而变化。使用Fundy湾的潮汐能示威场所进行的案例研究,我们描述了具有基于U-NET的体系结构的深机学习模型的开发和应用。我们的模型Echofilter对湍流条件的动态范围高度响应,并且对边界位置的细微差别敏感,产生了夹带的空气边界线,在移动下降方面的平均误差为0.33亿,并且在移动下降范围内为0.5-1.5-1.0m关于固定的上调数据,不到现有算法解决方案的一半。该模型的整体注释与人类细分有很高的一致性,移动下降记录的联合会得分为99%,而固定的上方录音记录为92-95%。与手动编辑当前可用算法所需的线路位置所需的时间相比,手动编辑所需的时间减少了50%。由于最初的自动放置的改进,模型的实现允许提高线路位置的标准化和可重复性。
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以知情方式监测和管理地球林是解决生物多样性损失和气候变化等挑战的重要要求。虽然森林评估的传统或空中运动提供了在区域一级分析的准确数据,但将其扩展到整个国家,以外的高度分辨率几乎不可能。在这项工作中,我们提出了一种贝叶斯深度学习方法,以10米的分辨率为全国范围的森林结构变量,使用自由可用的卫星图像作为输入。我们的方法将Sentinel-2光学图像和Sentinel-1合成孔径雷达图像共同变换为五种不同的森林结构变量的地图:95th高度百分位,平均高度,密度,基尼系数和分数盖。我们从挪威的41个机载激光扫描任务中培训和测试我们的模型,并证明它能够概括取消测试区域,从而达到11%和15%之间的归一化平均值误差,具体取决于变量。我们的工作也是第一个提出贝叶斯深度学习方法的工作,以预测具有良好校准的不确定性估计的森林结构变量。这些提高了模型的可信度及其适用于需要可靠的信心估计的下游任务,例如知情决策。我们提出了一组广泛的实验,以验证预测地图的准确性以及预测的不确定性的质量。为了展示可扩展性,我们为五个森林结构变量提供挪威地图。
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太阳能现在是历史上最便宜的电力形式。不幸的是,由于其变异性,显着提高栅格的太阳能的一部分仍然具有挑战性,这使得电力的供需平衡更加困难。虽然热发电机坡度 - 它们可以改变输出的最高速率 - 是有限的,太阳能的坡度基本上是无限的。因此,准确的近期太阳能预测或垂圈,对于提供预警来调整热发电机输出,以响应于太阳能变化来调整热发电机,以确保平衡供需。为了解决问题,本文开发了使用自我监督学习的丰富和易于使用的多光谱卫星数据的太阳能垂圈的一般模型。具体而言,我们使用卷积神经网络(CNN)和长短期内存网络(LSTM)开发深度自动回归模型,这些模型在多个位置训练全球培训,以预测最近推出的最近收集的时空数据的未来观察-R系列卫星。我们的模型估计了基于卫星观测的未来的太阳辐照度,我们向较小的场地特定的太阳能数据培训的回归模型提供,以提供近期太阳能光伏(PV)预测,其考虑了现场特征的特征。我们评估了我们在25个太阳能场所的不同覆盖区域和预测视野的方法,并表明我们的方法利用地面真理观察结果产生靠近模型的错误。
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In intensively managed forests in Europe, where forests are divided into stands of small size and may show heterogeneity within stands, a high spatial resolution (10 - 20 meters) is arguably needed to capture the differences in canopy height. In this work, we developed a deep learning model based on multi-stream remote sensing measurements to create a high-resolution canopy height map over the "Landes de Gascogne" forest in France, a large maritime pine plantation of 13,000 km$^2$ with flat terrain and intensive management. This area is characterized by even-aged and mono-specific stands, of a typical length of a few hundred meters, harvested every 35 to 50 years. Our deep learning U-Net model uses multi-band images from Sentinel-1 and Sentinel-2 with composite time averages as input to predict tree height derived from GEDI waveforms. The evaluation is performed with external validation data from forest inventory plots and a stereo 3D reconstruction model based on Skysat imagery available at specific locations. We trained seven different U-net models based on a combination of Sentinel-1 and Sentinel-2 bands to evaluate the importance of each instrument in the dominant height retrieval. The model outputs allow us to generate a 10 m resolution canopy height map of the whole "Landes de Gascogne" forest area for 2020 with a mean absolute error of 2.02 m on the Test dataset. The best predictions were obtained using all available satellite layers from Sentinel-1 and Sentinel-2 but using only one satellite source also provided good predictions. For all validation datasets in coniferous forests, our model showed better metrics than previous canopy height models available in the same region.
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目前,由精确的径向速度(RV)观察结果受到恒星活性引入的虚假RV信号的限制。我们表明,诸如线性回归和神经网络之类的机器学习技术可以有效地从RV观测中删除活动信号(由于星形/张图引起的)。先前的工作着重于使用高斯工艺回归等建模技术仔细地过滤活性信号(例如Haywood等人,2014年)。取而代之的是,我们仅使用对光谱线平均形状的更改进行系统地删除活动信号,也没有有关收集观测值的信息。我们对模拟数据(使用SOAP 2.0软件生成; Dumusque等人,2014年生成)和从Harps-N太阳能望远镜(Dumusque等,2015; Phillips等人2015; 2016; Collier训练)培训了机器学习模型。 Cameron等人2019)。我们发现,这些技术可以从模拟数据(将RV散射从82 cm/s提高到3 cm/s)以及从HARPS-N太阳能望远镜中几乎每天进行的600多种真实观察结果来预测和消除恒星活动(将RV散射从82 cm/s提高到3 cm/s)。 (将RV散射从1.753 m/s提高到1.039 m/s,提高了约1.7倍)。将来,这些或类似的技术可能会从太阳系以外的恒星观察中去除活动信号,并最终有助于检测到阳光状恒星周围可居住的区域质量系外行星。
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Sunquakes are seismic emissions visible on the solar surface, associated with some solar flares. Although discovered in 1998, they have only recently become a more commonly detected phenomenon. Despite the availability of several manual detection guidelines, to our knowledge, the astrophysical data produced for sunquakes is new to the field of Machine Learning. Detecting sunquakes is a daunting task for human operators and this work aims to ease and, if possible, to improve their detection. Thus, we introduce a dataset constructed from acoustic egression-power maps of solar active regions obtained for Solar Cycles 23 and 24 using the holography method. We then present a pedagogical approach to the application of machine learning representation methods for sunquake detection using AutoEncoders, Contrastive Learning, Object Detection and recurrent techniques, which we enhance by introducing several custom domain-specific data augmentation transformations. We address the main challenges of the automated sunquake detection task, namely the very high noise patterns in and outside the active region shadow and the extreme class imbalance given by the limited number of frames that present sunquake signatures. With our trained models, we find temporal and spatial locations of peculiar acoustic emission and qualitatively associate them to eruptive and high energy emission. While noting that these models are still in a prototype stage and there is much room for improvement in metrics and bias levels, we hypothesize that their agreement on example use cases has the potential to enable detection of weak solar acoustic manifestations.
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使用计算流体动力学(CFD)方法近似风流可能是耗时的。创建用于在观察风流量变化的同时以交互式设计原型的工具需要更简单的模型来模拟更快。代替运行数值近似导致的详细计算,深度学习中的数据驱动方法可能能够在一小部分中提供类似的结果。这项工作将使用CFD计算到计算3D流场的问题,以在建筑占地面积上使用CFD到基于2D图像到图像转换的问题,以预测行人高度水平的流场。我们调查使用生成的对冲网络(GAN),例如PIX2PIX [1]和CYCREGAN [2]代表各种域中的图像到图像转换任务以及U-Net AutoEncoder [ 3]。模型可以以数据驱动的方式学习数据集的基础分布,我们认为可以帮助模型从CFD中了解底层雷诺平均的Navier-Stokes(RANS)方程。我们在具有且没有高度信息的各种三维诈唬型建筑物上进行新型模拟数据集。此外,我们为生成的图像提供了广泛的定性和定量评估,以选择模型,并将其性能与CFD传递的模拟进行比较。然后,我们通过提出用于在不同架构上注入这种信息的一般框架,将位置数据添加到输入可以产生更准确的结果。此外,我们表明模型通过应用注意机制和光谱归一化来改善,以便于稳定训练。
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我们开发了卷积神经网络(CNNS),快速,直接从无线电尘埃连续图像中推断出行星质量。在原始板块中的年轻行星引起的子结构可用于推断潜在的年轻行星属性。流体动力模拟已被用于研究地球属性与这些磁盘特征之间的关系。然而,这些尝试了微调的数值模拟,以一次适合一个原始磁盘,这是耗时的,或者四方平均模拟结果,以导出间隙宽度/深度和行星质量之间的一些线性关系,这丢失了信息磁盘中的不对称功能。为了应对这些缺点,我们开发了行星间隙神经网络(PGNET),以推断出2D图像的行星质量。我们首先符合张等人的网格数据。 (2018)作为分类问题。然后,通过使用近随机采样参数运行额外的模拟来分布数据集,并将行星质量和磁盘粘度一起作为回归问题衍生在一起。分类方法可以达到92 \%的准确性,而回归方法可以达到1 $ \ Sigma $ AS 0.16 DEX,用于行星质量和0.23°D磁盘粘度。我们可以在线性拟合方法中重现退化缩放$ \ alpha $ $ \ propto $ $ m_p ^ 3 $。这意味着CNN方法甚至可以用于寻找退化关系。梯度加权类激活映射有效地确认PGNETS使用适当的磁盘特征来限制行星质量。我们为张等人提供了PGNETS和传统配件方法的计划。 (2018),并讨论各种方法的优缺点。
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X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.
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在过去的十年中,卷积神经网络(Convnets)主导了医学图像分析领域。然而,发现脉搏的性能仍然可以受到它们无法模拟图像中体素之间的远程空间关系的限制。最近提出了众多视力变压器来解决哀悼缺点,在许多医学成像应用中展示最先进的表演。变压器可以是用于图像配准的强烈候选者,因为它们的自我注意机制能够更精确地理解移动和固定图像之间的空间对应。在本文中,我们呈现透射帧,一个用于体积医学图像配准的混合变压器-Cromnet模型。我们还介绍了三种变速器的变形,具有两个散晶变体,确保了拓扑保存的变形和产生良好校准的登记不确定性估计的贝叶斯变体。使用来自两个应用的体积医学图像的各种现有的登记方法和变压器架构进行广泛验证所提出的模型:患者间脑MRI注册和幻影到CT注册。定性和定量结果表明,传输和其变体导致基线方法的实质性改进,展示了用于医学图像配准的变压器的有效性。
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卫星图像时间序列中的大量差距通常会使深度学习模型(例如卷积神经网络用于时空建模)的应用变得复杂。基于计算机视觉介绍的先前工作,本文显示了如何将三维时空部分卷积用作神经网络中的层来填补卫星图像时间序列中的空白。为了评估该方法,我们在Sentinel-5p卫星的准全球碳一氧化碳观测值的不完整图像时间序列上应用类似U-NET的模型。预测误差可与两种考虑的统计方法相媲美,而预测的计算时间最多要快三个数量级,这使得该方法适用于处理大量卫星数据。可以将部分卷积添加到其他类型的神经网络中,从而使与现有深度学习模型集成相对容易。但是,该方法没有量化预测错误,需要进一步的研究来理解和提高模型可传递性。时空部分卷积的实施和U-NET型模型可作为开源软件可用。
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这项研究介绍了\ textit {landslide4sense},这是一种从遥感中检测到滑坡检测的参考基准。该存储库具有3,799个图像贴片,可从Sentinel-2传感器中融合光学层,并带有数字高程模型和来自ALOS Palsar的斜率层。附加的地形信息促进了对滑坡边界的准确检测,而最近的研究表明,仅使用光学数据,这是具有挑战性的。广泛的数据集支持在滑坡检测中进行深度学习(DL)研究,以及用于系统更新滑坡库存的方法的开发和验证。基准数据集已在四个不同的时间和地理位置收集:伊伯里(2018年9月),科达古(2018年8月),戈尔卡(2015年4月)和台湾(2009年8月)。每个图像像素均标记为属于滑坡,包括各种来源和彻底的手动注释。然后,我们评估11个最先进的DL分割模型的滑坡检测性能:U-NET,RESU-NET,PSPNET,CONTECTNET,DEEPLAB-V2,DEEPLAB-V3+,FCN-8,LINKNET,FRRRN-A,FRRN-A,, FRRN-B和SQNET。所有型号均已从划痕上对每个研究区域的四分之一的补丁进行培训,并在其他三个季度的独立贴片上进行了测试。我们的实验表明,Resu-NET的表现优于其他模型,用于滑坡检测任务。我们在\ url {www.landslide4sense.org}公开获得多种源滑坡基准数据(Landslide4sense)和经过测试的DL模型,为遥感,计算机视觉和机器学习社区建立了重要的资源通常,尤其是对滑坡检测的应用。
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现代光学卫星传感器使高分辨率立体声重建。但是在观察地球从空间推动立体声匹配时挑战成像条件。在实践中,由此产生的数字表面模型(DSM)相当嘈杂,并且通常不会达到3D城市建模等高分辨率应用所需的准确性。可以说,基于低电平图像相似性的立体声对应不足,并且应该互补关于超出基本局部平滑度的预期表面几何的先验知识。为此,我们介绍了Resptepth,这是一个卷积神经网络,其在示例数据之前学习如此表达几何。 Restepth在调节图像上的细化时改进初始原始的立体声DSM。即,它充当了一个智能,学习的后处理过滤器,可以无缝地补充任何立体声匹配管道。在一系列实验中,我们发现所提出的方法始终如一地改善了定量和定性的立体声DSM。我们表明,网络权重中的先前编码捕获了城市设计的有意义的几何特征,这也概括了不同地区,甚至从一个城市到另一个城市。此外,我们证明,通过对各种立体对的训练,RESPTH可以在成像条件和采集几何体中获得足够的不变性。
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Crop type maps are critical for tracking agricultural land use and estimating crop production. Remote sensing has proven an efficient and reliable tool for creating these maps in regions with abundant ground labels for model training, yet these labels remain difficult to obtain in many regions and years. NASA's Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) spaceborne lidar instrument, originally designed for forest monitoring, has shown promise for distinguishing tall and short crops. In the current study, we leverage GEDI to develop wall-to-wall maps of short vs tall crops on a global scale at 10 m resolution for 2019-2021. Specifically, we show that (1) GEDI returns can reliably be classified into tall and short crops after removing shots with extreme view angles or topographic slope, (2) the frequency of tall crops over time can be used to identify months when tall crops are at their peak height, and (3) GEDI shots in these months can then be used to train random forest models that use Sentinel-2 time series to accurately predict short vs. tall crops. Independent reference data from around the world are then used to evaluate these GEDI-S2 maps. We find that GEDI-S2 performed nearly as well as models trained on thousands of local reference training points, with accuracies of at least 87% and often above 90% throughout the Americas, Europe, and East Asia. Systematic underestimation of tall crop area was observed in regions where crops frequently exhibit low biomass, namely Africa and South Asia, and further work is needed in these systems. Although the GEDI-S2 approach only differentiates tall from short crops, in many landscapes this distinction goes a long way toward mapping the main individual crop types. The combination of GEDI and Sentinel-2 thus presents a very promising path towards global crop mapping with minimal reliance on ground data.
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大多数传统人群计数方法利用完全监督的学习框架来学习场景图像和人群密度映射之间的映射。在这种完全监督培训设置的情况下,需要大量昂贵且耗时的像素级注释,以产生密度图作为监控。减少昂贵标签的一种方法是利用未标记图像之间的自我结构信息和内在关系。与利用原始图像级别的这些关系和结构信息的先前方法不同,我们从潜在特征空间探讨了这种自我关系,因为它可以提取更丰富的关系和结构信息。具体而言,我们提出了S $ ^ 2 $ FPR,其可以提取结构信息,并在潜在空间中学习粗良好的金字塔特征的部分订单,以便更好地与大规模未标记的图像计数。此外,我们收集了一个新的未标记的人群计数数据集(Fudan-UCC),总共有4,000张图片进行培训。一个副产物是我们提出的S $ ^ 2 $ FPR方法可以利用未标记图像之间的潜在空间中的众多部分订单来加强模型表示能力,并减少人群计数任务的估计误差。关于四个基准数据集的大量实验,即UCF-QNRF,Shanghaitech Parta和Partb以及UCF-CC-50,与先前半监督方法相比,我们的方法显示了我们的方法。源代码和数据集可用于https://github.com/bridgeqiqi/s2fpr。
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