論文の概要: UnCRtainTS: Uncertainty Quantification for Cloud Removal in Optical Satellite Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05464v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 19:27:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 16:53:10.059203
• Title: UnCRtainTS: Uncertainty Quantification for Cloud Removal in Optical Satellite Time Series
• Title（参考訳）: UnCRtainTS:光学衛星時系列における雲除去の不確かさの定量化
• Authors: Patrick Ebel, Vivien Sainte Fare Garnot, Michael Schmitt, Jan Dirk Wegner, Xiao Xiang Zhu
• Abstract要約: 本稿では,新しいアテンションベースアーキテクチャを組み合わせたマルチテンポラルクラウド除去手法UnCRtainTSを紹介する。 予測された不確かさがいかにして再現品質を正確に制御できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.32220113046804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clouds and haze often occlude optical satellite images, hindering continuous, dense monitoring of the Earth's surface. Although modern deep learning methods can implicitly learn to ignore such occlusions, explicit cloud removal as pre-processing enables manual interpretation and allows training models when only few annotations are available. Cloud removal is challenging due to the wide range of occlusion scenarios -- from scenes partially visible through haze, to completely opaque cloud coverage. Furthermore, integrating reconstructed images in downstream applications would greatly benefit from trustworthy quality assessment. In this paper, we introduce UnCRtainTS, a method for multi-temporal cloud removal combining a novel attention-based architecture, and a formulation for multivariate uncertainty prediction. These two components combined set a new state-of-the-art performance in terms of image reconstruction on two public cloud removal datasets. Additionally, we show how the well-calibrated predicted uncertainties enable a precise control of the reconstruction quality.
• Abstract（参考訳）: 雲や迷路はしばしば光学衛星の画像を遮蔽し、地球表面の連続した密度の監視を妨げる。 現代のディープラーニング手法は暗黙的にそのような隠蔽を無視して学習することができるが、事前処理による明示的なクラウド削除は手作業による解釈を可能にし、アノテーションが少ない場合にモデルをトレーニングすることができる。 隠蔽シナリオが広範囲にあるため、クラウドの削除は難しい - 部分的にはヘイズから見え、完全に不透明なクラウドカバレッジまで。 さらに、下流アプリケーションに再構成画像を統合することは、信頼できる品質評価の恩恵を受けるだろう。 本稿では,新しい注意に基づくアーキテクチャを組み合わせた雲除去手法であるuncrtaintsと,多変量不確実性予測のための定式化を提案する。 これら2つのコンポーネントを組み合わせることで、2つのパブリッククラウド削除データセットの画像再構成という、新たな最先端のパフォーマンスを実現した。 また,予測の不確実性が再構築品質の精密な制御を可能にすることを示す。

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