論文の概要: Learning Sentinel-2 reflectance dynamics for data-driven assimilation and forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03743v1
• Date: Fri, 5 May 2023 10:04:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 19:41:15.984049
• Title: Learning Sentinel-2 reflectance dynamics for data-driven assimilation and forecasting
• Title（参考訳）: 学習センチネル-2 データ駆動型同化・予測のための反射率ダイナミクス
• Authors: Anthony Frion, Lucas Drumetz, Guillaume Tochon, Mauro Dalla Mura, Abdeldjalil A\"issa El Bey
• Abstract要約: 我々は、クープマン作用素理論から着想を得たディープラーニングモデルを訓練し、教師なしの方法で長期反射率ダイナミクスをモデル化する。 この訓練されたモデルは、微分可能であり、直接的にデータ同化の先駆けとして使用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.0735899248545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the last few years, massive amounts of satellite multispectral and hyperspectral images covering the Earth's surface have been made publicly available for scientific purpose, for example through the European Copernicus project. Simultaneously, the development of self-supervised learning (SSL) methods has sparked great interest in the remote sensing community, enabling to learn latent representations from unlabeled data to help treating downstream tasks for which there is few annotated examples, such as interpolation, forecasting or unmixing. Following this line, we train a deep learning model inspired from the Koopman operator theory to model long-term reflectance dynamics in an unsupervised way. We show that this trained model, being differentiable, can be used as a prior for data assimilation in a straightforward way. Our datasets, which are composed of Sentinel-2 multispectral image time series, are publicly released with several levels of treatment.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、欧州コペルニクス計画(英語版)などを通じて、地球の表面を覆う大量の衛星マルチスペクトルおよびハイパースペクトル画像が科学的目的のために公開されている。 同時に、自己教師付き学習(ssl)手法の開発は、リモートセンシングコミュニティに大きな関心を呼び起こし、ラベルのないデータから潜在表現を学習することで、補間、予測、混合など、注釈付き例の少ない下流タスクの処理を可能にした。 このラインに続いて、koopman演算子理論に触発されたディープラーニングモデルを訓練し、教師なしの方法で長期的な反射ダイナミクスをモデル化する。 この訓練されたモデルは、微分可能であり、直接的にデータ同化の先行として使用できることを示す。 当社のデータセットはsentinel-2 multispectral image time seriesで構成され、いくつかのレベルの処理で公開されています。

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