Publication

Operational pollen classification using digital holography and fluorescence

2025

Résumé

This note introduces the newly developed MeteoSwiss operational pollen classification model based on digital holography and induced fluorescence measurements. A targeted selection of curated training datasets together with a revised model architecture result in considerable improvements compared to previous operational model. The new classification model, which has been trained specifically for Switzerland, is provided openly for use in a standard format for machine learning interoperability. In addition to the description of the new classification model, we motivate the need for this development by presenting the most significant issue met during the first 5 years of operation of the Swiss automatic pollen monitoring network.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/fcdfaef2-b038-4228-82e4-92435b37ced1

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Concepts associés (17)

Atmospheric model

In atmospheric science, an atmospheric model is a mathematical model constructed around the full set of primitive, dynamical equations which govern atmospheric motions. It can supplement these equations with parameterizations for turbulent diffusion, radiation, moist processes (clouds and precipitation), heat exchange, soil, vegetation, surface water, the kinematic effects of terrain, and convection. Most atmospheric models are numerical, i.e. they discretize equations of motion.

Tropical cyclone forecast model

A tropical cyclone forecast model is a computer program that uses meteorological data to forecast aspects of the future state of tropical cyclones. There are three types of models: statistical, dynamical, or combined statistical-dynamic. Dynamical models utilize powerful supercomputers with sophisticated mathematical modeling software and meteorological data to calculate future weather conditions. Statistical models forecast the evolution of a tropical cyclone in a simpler manner, by extrapolating from historical datasets, and thus can be run quickly on platforms such as personal computers.

Classement automatique

vignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».

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