AI اور دنیا کے مشکل مسائل · ارضی اور موسمیاتی سائنس · arXiv · 2026-10-21

لائیڈار پوائنٹ کلاؤڈز سے حاصل سرف زون سمندری سطح کی مسلسل اور قابل تفریق نیورل نیٹ ورک نمائندگی

اصل عنوان: Continuous and Differentiable Neural Network Representations of the Surfzone Sea-Surface from Lidar Point Clouds

ملٹی بیم اسکیننگ لائیڈر سمندری سطح کو وقت کے اعتبار سے ترتیب شدہ پوائنٹ کلاؤڈز کی صورت میں ماپتا ہے، جنہیں لہر کے تجزیے سے پہلے عام طور پر گرڈ، انٹرپولیشن یا میپنگ سے گزرنا پڑتا ہے۔ مصنفین اس کے بجائے مونٹیری، کیلیفورنیا میں بڑی (4 m) ٹوٹتی ہوئی لہروں پر ہوورنگ کرتے ڈرون سے حاصل شدہ 60 سیکنڈ کے لائیڈر ڈیٹا پر ایک SIREN نیورل نیٹ ورک کو تربیت دیتے ہیں، جس کے نتیجے میں سمندری سطح کی ایک مسلسل، قابلِ تفریق، گرڈ سے پاک نمائندگی حاصل ہوتی ہے جس کا، اس کے ڈیریویٹوز سمیت، کسی بھی مقام اور وقت پر جائزہ لیا جا سکتا ہے۔ SIREN کی غلطیاں آلے کی غلطیوں کے برابر ہوتی ہیں اور مقامی ڈیٹا کثافت کے لیے غیر حساس ہوتی ہیں، اگرچہ یہ نمائندگی اسپلیش اپ اور سمندری چھینٹے جیسی سب سے زیادہ ویونمبر والی تغیرات کو فلٹر کر دیتی ہے، اور ڈیریویٹوز کا حساب لگانا اور اسپیس ٹائم سلائس سے لہر کی رفتار کا اندازہ لگانا سمتی لہر کے تجزیے کے لیے اس کی صلاحیت کو ظاہر کرتے ہیں۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →