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Stima della PBLH dalle radianze satellitari con un Transformer a doppio encoder

Stimare l’altezza dello strato limite planetario (PBLH) a partire dalle osservazioni satellitari è un problema di regressione complesso, data la relazione indiretta tra le radianze al limite superiore

Stima della PBLH dalle radianze satellitari con un Transformer a doppio encoder
arXiv
2609.28286
Pubblicato
2026-09-23
Autori
Lorenzo Innocenti, Luca Catalano, Edoardo Arnaudo, Claudio Rossi, Salvatore Larosa, Domenico Cimini, Paolo Garza

Abstract degli autori

Stimare l’altezza dello strato limite planetario (PBLH) a partire dalle osservazioni satellitari è un problema di regressione complesso, data la relazione indiretta tra le radianze al limite superiore dell’atmosfera e la struttura atmosferica in prossimità della superficie. I progressi sono stati limitati sia dalla mancanza di architetture in grado di gestire la natura multimodale e spazialmente incompleta dei passaggi satellitari, sia dalla scarsità di dataset adeguati. In questo lavoro ci basiamo sul dataset su larga scala che abbina le radianze di MetOp alle etichette di PBLH di ERA5, introdotto nel nostro lavoro precedente, e presentiamo tre contributi. Primo, definiamo un benchmark che mette a confronto otto approcci: dalla regressione pixel per pixel ai modelli sequenziali per strisciata, fino ai modelli convoluzionali e Transformer che operano sull’intero passaggio orbitale. Secondo, quantifichiamo su cosa si basa effettivamente il modello risultante, usando una decomposizione di Shapley raggruppata sui blocchi di input. Terzo, presentiamo l’architettura dalle prestazioni migliori che abbiamo individuato: un Transformer a doppio encoder che, grazie alla gestione degli input mascherati, può operare in tutte le condizioni meteorologiche. Il modello proposto raggiunge un MAE di 155,8 m sul set di test globale tenuto da parte, superando tutti i modelli di riferimento in ogni sottoinsieme di valutazione. Su 30 granuli fuori distribuzione acquisiti in due giornate che coincidono con la campagna osservativa TEAMx, raggiunge un MAE di 165,3 m, superando un modello di riferimento pixel per pixel addestrato sugli stessi dati (MAE di 197 m).

Il riassunto di questo paper è disponibile solo in inglese: leggilo nella pagina inglese.

Leggi il paper originale su arXiv