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초록. 세계의 빙하 두께는 대부분 측정되지 않았으며, 빙하 두께를 복원하기 위한 물리 기반 모델이 항상 정확한 추정치를 제공할 수는 없습니다. 본 연구에서는 심층 학습을 물리적 지식과 결합하여 스발바르의 스피츠베르겐, 바렌츠오야 및 엣지오야의 모든 빙하에 대한 두께 추정치를 생성합니다. 우리는 질량 보존 및 기타 물리적으로 유도된 조건을 신경망에 통합하여 현장에서 어떤 빙하 두께 측정치도 없는 빙하에 대해서도 그럴듯한 두께를 예측합니다. 빙하별 교차 검증 방식을 통해 물리적 정보가 포함된 신경망의 성능을 평가합니다. 실험 결과는 실제 환경에서 모델의 성능에 영향을 미치는 여러 도전 과제와 기회를 식별할 수 있게 해줍니다.
Steidl 외. (금), 이 질문을 연구했습니다.