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An Application-Oriented Framework for Feature Tracking in Atmospheric Sciences

Sakurai, Daisuke und Hege, Hans-Christian und Kuhn, Alexander und Rust, Henning und Kern, Bastian und Breitkopf, Tom-Lukas (2017) An Application-Oriented Framework for Feature Tracking in Atmospheric Sciences. In: IEEE Symposium on Large Data Analysis and Visualization 2017, LDAV 2017 - Proceedings, Seiten 96-67. The 7th IEEE Symposium on Large Data Analysis and Visualization, 2017-10-02, Phoenix, Arizona, Vereinigte Staaten von Amerika. doi: 10.1109/LDAV.2017.8231857. ISBN 978 1 5386 0617 9.

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Kurzfassung

In atmospheric sciences, sizes of data sets grow continuously due to increasing resolutions. A central task is the comparison of spatiotemporal fields, to assess different simulations and to compare simulations with observations. A significant information reduction is possible by focusing on geometric-topological features of the fields or on derived meteorological objects. Due to the huge size of the data sets, spatial features have to be extracted in time slices and traced over time. Fields with chaotic component, i.e. without 1:1 spatiotemporal correspondences, can be compared by looking upon statistics of feature properties. Feature extraction, however, requires a clear mathematical definition of the features - which many meteorological objects still lack. Traditionally, object extractions are often heuristic, defined only by implemented algorithms, and thus are not comparable. This work surveys our framework designed for efficient development of feature tracking methods and for testing new feature definitions. The framework supports well-established visualization practices and is being used by atmospheric researchers to diagnose and compare data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/114613/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:An Application-Oriented Framework for Feature Tracking in Atmospheric Sciences
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Sakurai, DaisukeZuse Institute, BerlinNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hege, Hans-ChristianZuse Institute, BerlinNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kuhn, AlexanderNVIDIA GmbH, BerlinNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rust, HenningFreie Universität BerlinNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kern, BastianDLR, IPAhttps://orcid.org/0000-0002-7646-9273NICHT SPEZIFIZIERT
Breitkopf, Tom-LukasZuse Institute, BerlinNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2 Oktober 2017
Erschienen in:IEEE Symposium on Large Data Analysis and Visualization 2017, LDAV 2017 - Proceedings
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/LDAV.2017.8231857
Seitenbereich:Seiten 96-67
ISBN:978 1 5386 0617 9
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Feature extraction, Atmospheric modelling, Radar tracking, Data visualization, Algorithm design and analysis, Data mining, Visualization
Veranstaltungstitel:The 7th IEEE Symposium on Large Data Analysis and Visualization
Veranstaltungsort:Phoenix, Arizona, Vereinigte Staaten von Amerika
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:2 Oktober 2017
Veranstalter :IEEE
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Atmosphären- und Klimaforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Physik der Atmosphäre > Erdsystem-Modellierung
Hinterlegt von: Kern, Dr. Bastian
Hinterlegt am:19 Okt 2017 13:53
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:19

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