hydrometeor classification from two-dimensional video disdrometer data

تصنيف النيازك المائية من بيانات مقياس القطرات الفيديوي ثنائي الأبعاد

Clicks: 172
ID: 223759
2014
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #115 of 183 articles by views in bioorganic & medicinal chemistry

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 183 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
The first hydrometeor classification technique based on two-dimensional video disdrometer (2DVD) data is presented. The method provides an estimate of the dominant hydrometeor type falling over time intervals of 60 s during precipitation, using the statistical behavior of a set of particle descriptors as input, calculated for each particle image. The employed supervised algorithm is a support vector machine (SVM), trained over 60 s precipitation time steps labeled by visual inspection. In this way, eight dominant hydrometeor classes can be discriminated. The algorithm achieved high classification performances, with median overall accuracies (Cohen's K) of 90% (0.88), and with accuracies higher than 84% for each hydrometeor class.
تُعرَض في هذا العمل أول تقنية لتصنيف الشهب المائية استنادًا إلى بيانات مقياس الديسدروميتر الفيديوي ثنائي الأبعاد (2DVD). توفر الطريقة تقديرًا للنوع السائد من الشهب المائية المتساقطة عبر فترات زمنية مدتها 60 ثانية أثناء الهطول، وذلك باستخدام السلوك الإحصائي لمجموعة من واصفات الجسيمات كمدخلات، والمحسوبة لكل صورة جسيم. وتتمثل الخوارزمية المُوجَّهة (الخاضعة للإشراف) المُستخدمة في آلة المتجهات الداعمة (SVM)، والتي دُرِّبت على فترات زمنية للهطول مدتها 60 ثانية جرى تمييز فئاتها بالفحص البصري. وبهذه الطريقة، يمكن التمييز بين ثماني فئات سائدة من الشهب المائية. حققت الخوارزمية أداءً عاليًا في التصنيف، حيث بلغ وسيط الدقة الإجمالية (Cohen's K) نسبة 90% (0.88)، وبدقة تجاوزت 84% لكل فئة من فئات الشهب المائية.
Reference Key
grazioli2014atmospherichydrometeor Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors J. Grazioli, D. Tuia, S. Monhart, M. Schneebeli, T. Raupach, A. Berne
Are you one of these authors? Claim your profile
Journal bioorganic & medicinal chemistry
Year 2014
DOI
10.5194/amt-7-2869-2014
URL
http://www.atmos-meas-tech.net/7/2869/2014/amt-7-2869-2014.pdf
Keywords
foundations environmental engineeringearthwork

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.