SGMAGNet: A Baseline Model for 3D Cloud Phase Structure Reconstruction on a New Passive Active Satellite Benchmark

📄 arXiv: 2509.15706v1 📥 PDF

作者: Chi Yang, Fu Wang, Xiaofei Yang, Hao Huang, Weijia Cao, Xiaowen Chu

分类: cs.CV, cs.AI, physics.ao-ph

发布日期: 2025-09-19

备注: 9 pages, 4 figures, 2 tables

💡 一句话要点

SGMAGNet：用于三维云相结构重建的被动主动卫星基准模型

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 三维云相结构重建 多模态卫星数据 深度学习 SGMAGNet 数值天气预报

📋 核心要点

  1. 现有云相剖面反演方法难以充分利用多源卫星数据，限制了数值天气预报的准确性。
  2. 提出SGMAGNet模型，通过学习多模态卫星观测数据到3D云相结构的映射关系，实现云相剖面重建。
  3. 实验结果表明，SGMAGNet在云相重建任务中显著优于现有基线模型，尤其在复杂区域表现突出。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一个基准数据集和一个基线框架，用于将多模态卫星观测数据转换为详细的3D云相结构，旨在实现业务化的云相剖面反演，并未来与数值天气预报（NWP）系统集成，以改进云微物理参数化。多模态观测包括：（1）来自地球静止卫星的高时空分辨率、多波段可见光（VIS）和热红外（TIR）图像；（2）来自星载激光雷达（CALIOP/CALIPSO）和雷达（CPR/CloudSat）的精确垂直云相剖面。该数据集包含跨不同云区的同步图像-剖面对，定义了一个监督学习任务：给定VIS/TIR图像块，预测相应的3D云相结构。我们采用SGMAGNet作为主要模型，并将其与包括UNet变体和SegNet在内的几种基线架构进行比较，所有这些架构都旨在捕获多尺度空间模式。使用标准分类指标（包括精确率、召回率、F1分数和IoU）评估模型性能。结果表明，SGMAGNet在云相重建方面表现出优越的性能，尤其是在复杂的多层和边界过渡区域。在定量方面，SGMAGNet的精确率为0.922，召回率为0.858，F1分数为0.763，IoU为0.617，在这些关键指标上显著优于所有基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用多模态卫星数据（可见光/热红外图像以及激光雷达/雷达剖面）准确重建三维云相结构的问题。现有方法难以有效融合不同类型的数据，并且在复杂云层结构区域的重建精度较低。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习模型学习多模态卫星观测数据与三维云相结构之间的映射关系。通过训练模型，使其能够从可见光/热红外图像中推断出对应的云相剖面，从而实现云相结构的重建。这种方法能够有效融合不同类型的数据，并提高重建精度。

技术框架：整体框架是一个监督学习流程。首先，将同步的可见光/热红外图像块和激光雷达/雷达云相剖面数据作为训练数据。然后，使用SGMAGNet模型进行训练，学习图像到云相结构的映射。最后，使用测试数据评估模型的性能。主要模块包括数据预处理模块、SGMAGNet模型和评估模块。

关键创新：论文的关键创新在于提出了SGMAGNet模型，该模型能够有效融合多模态卫星数据，并提高云相重建的精度。与现有方法相比，SGMAGNet在复杂云层结构区域的重建性能更优。

关键设计：SGMAGNet的具体网络结构未知，但论文提到其设计目标是捕获多尺度空间模式。损失函数采用标准分类指标，包括Precision, Recall, F1-score, 和 IoU。论文将SGMAGNet与UNet变体和SegNet等基线模型进行了比较。

📊 实验亮点

SGMAGNet在云相重建任务中取得了显著的性能提升。具体而言，SGMAGNet的精确率为0.922，召回率为0.858，F1分数为0.763，IoU为0.617，显著优于包括UNet变体和SegNet在内的所有基线模型。尤其在复杂的多层和边界过渡区域，SGMAGNet的性能优势更为明显。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于数值天气预报、气候模拟和航空安全等领域。通过提高云相剖面的反演精度，可以改进数值天气预报模型中云微物理参数化方案，从而提高天气预报的准确性。此外，精确的云相信息对于气候研究和航空安全也具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Cloud phase profiles are critical for numerical weather prediction (NWP), as they directly affect radiative transfer and precipitation processes. In this study, we present a benchmark dataset and a baseline framework for transforming multimodal satellite observations into detailed 3D cloud phase structures, aiming toward operational cloud phase profile retrieval and future integration with NWP systems to improve cloud microphysics parameterization. The multimodal observations consist of (1) high--spatiotemporal--resolution, multi-band visible (VIS) and thermal infrared (TIR) imagery from geostationary satellites, and (2) accurate vertical cloud phase profiles from spaceborne lidar (CALIOP\slash CALIPSO) and radar (CPR\slash CloudSat). The dataset consists of synchronized image--profile pairs across diverse cloud regimes, defining a supervised learning task: given VIS/TIR patches, predict the corresponding 3D cloud phase structure. We adopt SGMAGNet as the main model and compare it with several baseline architectures, including UNet variants and SegNet, all designed to capture multi-scale spatial patterns. Model performance is evaluated using standard classification metrics, including Precision, Recall, F1-score, and IoU. The results demonstrate that SGMAGNet achieves superior performance in cloud phase reconstruction, particularly in complex multi-layer and boundary transition regions. Quantitatively, SGMAGNet attains a Precision of 0.922, Recall of 0.858, F1-score of 0.763, and an IoU of 0.617, significantly outperforming all baselines across these key metrics.