論文の概要: SEN12MS-CR-TS: A Remote Sensing Data Set for Multi-modal Multi-temporal Cloud Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09613v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 11:38:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 00:25:34.475330
• Title: SEN12MS-CR-TS: A Remote Sensing Data Set for Multi-modal Multi-temporal Cloud Removal
• Title（参考訳）: sen12ms-cr-ts:マルチモーダル雲除去のためのリモートセンシングデータセット
• Authors: Patrick Ebel and Yajin Xu and Michael Schmitt and Xiaoxiang Zhu
• Abstract要約: 人工衛星によって収集された光学観測の約半数は、ヘイズや雲の影響を受けている。 本研究は、SEN12MS-CR-TSによる光衛星画像再構成と雲除去の課題に対処する。 本稿では,SEN12MS-CR-TSの利点とユースケースを明らかにする2つのモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.459106705735376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: About half of all optical observations collected via spaceborne satellites are affected by haze or clouds. Consequently, cloud coverage affects the remote sensing practitioner's capabilities of a continuous and seamless monitoring of our planet. This work addresses the challenge of optical satellite image reconstruction and cloud removal by proposing a novel multi-modal and multi-temporal data set called SEN12MS-CR-TS. We propose two models highlighting the benefits and use cases of SEN12MS-CR-TS: First, a multi-modal multi-temporal 3D-Convolution Neural Network that predicts a cloud-free image from a sequence of cloudy optical and radar images. Second, a sequence-to-sequence translation model that predicts a cloud-free time series from a cloud-covered time series. Both approaches are evaluated experimentally, with their respective models trained and tested on SEN12MS-CR-TS. The conducted experiments highlight the contribution of our data set to the remote sensing community as well as the benefits of multi-modal and multi-temporal information to reconstruct noisy information. Our data set is available at https://patrickTUM.github.io/cloud_removal
• Abstract（参考訳）: 人工衛星で観測された光学観測の約半数は、煙や雲の影響を受けている。 その結果、クラウドのカバレッジは、地球を継続的にシームレスに監視するリモートセンシング実践者の能力に影響を与えます。 本研究は、SEN12MS-CR-TSと呼ばれる新しいマルチモーダル・マルチテンポラルデータセットを提案することにより、光衛星画像再構成と雲除去の課題に対処する。 我々は,sen12ms-cr-tsの利点とユースケースを強調する2つのモデルを提案する。 第二に、雲に覆われた時系列から雲のない時系列を予測するシーケンシャル・ツー・シーケンス翻訳モデルである。 どちらのアプローチも実験的に評価され、それぞれのモデルがSEN12MS-CR-TSでトレーニングおよびテストされている。 実験では、リモートセンシングコミュニティへのデータセットの貢献と、ノイズ情報を再構成するためのマルチモーダル情報とマルチテンポラル情報の利点を強調した。 私たちのデータセットはhttps://patricktum.github.io/cloud_removalで利用可能です。

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