في السنوات الأخيرة، مع تطور التعلم العميق وتقنيات الاستشعار عن بعد وغيرها من المجالات ذات الصلة، حققت أبحاث تقدير شدة الأعاصير المدارية تقدماً سريعاً. مصادر البيانات المستخدمة في تقدير شدة الأعاصير المدارية توسعت تدريجياً من بيانات القناة الواحدة إلى بيانات متعددة القنوات، بما في ذلك الأشعة تحت الحمراء، والبخار المائي، والموجات الدقيقة، وغيرها؛ كما تطورت طرق التقدير من الطرق الموضوعية اليدوية التي تعتمد على استخراج الميزات إلى الطرق الموضوعية الأوتوماتيكية القائمة على نماذج التعلم العميق. تستعرض هذه المقالة بشكل منهجي ملخصاً وتقييماً لتقدم الأبحاث الحالية في تقدير شدة الأعاصير المدارية المعتمدة على التعلم العميق، كما تلخص باختصار مصادر ومجموعات البيانات المستخدمة في هذه الخوارزميات. أخيراً، تقترح المقالة اتجاهات البحوث المستقبلية في تقدير شدة الأعاصير المدارية، حيث يجب من جهة التكيف مع حالة تطور بيانات الاستشعار عن بعد الضخمة، واستمرار إدخال النظريات والأساليب الجديدة في مجال التعلم العميق، والاستفادة المتكاملة من مصادر البيانات المتعددة لتحسين الدقة والقدرة على التعميم؛ ومن جهة أخرى التركيز على الخصائص المورفولوجية والفيزيائية للأعاصير المدارية لتحسين الطرق القائمة بطريقة مستهدفة. بالإضافة إلى ذلك، في ظل بيانات الأرصاد الجوية الضخمة، ستشهد طرق التعلم العميق اختراقات جديدة في مجال تقدير شدة الأعاصير المدارية.

الأعاصير المدارية; التعلم العميق; تقدير الشدة; الشبكات الالتفافية; بيانات متعددة القنوات