| 名称 | デジタル台風データセット |
| 版 | V3-2025.R2 |
| DOI | doi:10.20783/DIAS.664 |
| メタデータID | DigitalTyphoon20261031193551-DIAS20221121113753-ja |
| 名前 | 北本朝展 |
|---|---|
| 組織名 | 国立情報学研究所 |
| 住所 | 日本, 101-8430, 東京都, 千代田区, 一ツ橋2-1-2 |
| 電子メールアドレス | kitamoto@nii.ac.jp |
「デジタル台風データセット」は、北半球・北西太平洋(WP)の台風と南半球・オーストラリア周辺(AU)のサイクロンに関する、気象衛星画像とベストトラックのデータセットである。
気象衛星画像は、静止気象衛星ひまわり1号から9号までのマルチスペクトル画像(チャネル1-4)に対して、台風を中心とした半径1250kmの範囲を地図投影(正距方位図法)したものである。ベストトラックは、気象庁が発表するベストトラックデータを毎時データに補間して作成したものである。
2026年10月現在の最新バージョンはV3-2025.R2であり、1978年~2025年(シーズン)の台風(サイクロン)1680件に対する818,881件の画像から構成されている。これは機械学習のためのデータセットとして有用であり、データセットの公式ページでは機械学習への利用についても説明している。
変更履歴:
バージョン1→バージョン2
・南半球(オーストラリア周辺)のデータを追加
・地図投影法を天頂正積図法から正距方位図法に変更
・期間を2023/2024シーズンまで延長
バージョン2→バージョン3(V3-2025.R2)
・チャネル2-4のデータを追加
・期間を2025シーズンまで延長
・V1/V2から残っていたデータの不具合を修正
| キーワードタイプ | キーワード | シソーラス名 |
|---|---|---|
| theme | ATMOSPHERIC PROCESSES > Tropical meteorology | AGU |
| theme | Earth Observation Satellites > GEOSTATIONARY SATELLITES | GCMD_platform |
| theme | Weather, Disasters, Climate | GEOSS |
| discipline | machine learning | No_Dictionary |
「デジタル台風データセット」公式ページ : https://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/dataset/
ファイルダウンロード : https://data.diasjp.net/dl/storages/filelist/dataset:664
CC-BY 4.0 :
表示 4.0 国際
CC BYライセンスの適用条件となるデータセットの出典については、以下のように明記してください。
Digital Typhoon dataset (National Institute of Informatics) doi: https://doi.org/10.20783/DIAS.664
Asanobu Kitamoto, Victor Le Louarn, Noelia Falczuk, Ngoc Anh Tong, Anja Veleva, "Digital Typhoon Dataset V3: Benchmarking for Multi-spectral Extension and Analyzing Systematic Bias in Intensity Regression", arXiv:2610.21654, 2026.
Asanobu Kitamoto, Erwan Dzik, Gaspar Faure, "Machine Learning for the Digital Typhoon Dataset: Extensions to Multiple Basins and New Developments in Representations and Tasks", arXiv:2411.16421, 2024.
Asanobu KITAMOTO, Jared HWANG, Bastien VUILLOD, Lucas GAUTIER, Yingtao TIAN, Tarin CLANUWAT, "Digital Typhoon: Long-term Satellite Image Dataset for the Spatio-Temporal Modeling of Tropical Cyclones", NeurIPS 2023 Datasets and Benchmarks (Spotlight), 2023