論文の概要: Unlocking the Use of Raw Multispectral Earth Observation Imagery for Onboard Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11891v2
• Date: Tue, 10 Sep 2024 16:04:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-11 23:57:26.393033
• Title: Unlocking the Use of Raw Multispectral Earth Observation Imagery for Onboard Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 船舶搭載人工知能における多スペクトル地球観測画像の活用の解禁
• Authors: Gabriele Meoni, Roberto Del Prete, Federico Serva, Alix De Beussche, Olivier Colin, Nicolas Longépé,
• Abstract要約: 本研究は,ターゲットイベントの検出のためのデータセット作成を自動化する新しい手法を提案する。 提案手法は、まず、空間帯域登録とジオレファレンスからなるパイプラインを適用することにより、生データを処理する。 Level-1C製品上で、イベント固有の最先端アルゴリズムを活用することで、ターゲットイベントを検出する。 本研究では,温熱ホットスポットを含むSentinel-2生データの最初のデータセットであるTHRawS (Thermal Hotspots in Raw Sentinel-2 data) を実現するために提案手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3810628880631226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays, there is growing interest in applying Artificial Intelligence (AI) on board Earth Observation (EO) satellites for time-critical applications, such as natural disaster response. However, the unavailability of raw satellite data currently hinders research on lightweight pre-processing techniques and limits the exploration of end-to-end pipelines, which could offer more efficient and accurate extraction of insights directly from the source data. To fill this gap, this work presents a novel methodology to automate the creation of datasets for the detection of target events (e.g., warm thermal hotspots) or objects (e.g., vessels) from Sentinel-2 raw data and other multispectral EO pushbroom raw imagery. The presented approach first processes the raw data by applying a pipeline consisting of spatial band registration and georeferencing of the raw data pixels. Then, it detects the target events by leveraging event-specific state-of-the-art algorithms on the Level-1C products, which are mosaicked and cropped on the georeferenced correspondent raw granule area. The detected events are finally re-projected back onto the corresponding raw images. We apply the proposed methodology to realize THRawS (Thermal Hotspots in Raw Sentinel-2 data), the first dataset of Sentinel-2 raw data containing warm thermal hotspots. THRawS includes 1090 samples containing wildfires, volcanic eruptions, and 33,335 event-free acquisitions to enable thermal hotspot detection and general classification applications. This dataset and associated toolkits provide the community with both an immediately useful resource as well as a framework and methodology acting as a template for future additions. With this work, we hope to pave the way for research on energy-efficient pre-processing algorithms and AI-based end-to-end processing systems on board EO satellites.
• Abstract（参考訳）: 近年,地球観測(EO)衛星に人工知能(AI)を応用することへの関心が高まっている。 しかし、現在生の衛星データが利用できないため、軽量な前処理技術の研究が妨げられ、エンドツーエンドのパイプラインの探索が制限され、ソースデータから直接、より効率的で正確な洞察の抽出が可能になる。 このギャップを埋めるために、この研究はSentinel-2の生データと他のマルチスペクトルのEOプッシュブルームの生画像からターゲットイベント(熱ホットスポットなど)やオブジェクト(容器など)を検出するデータセットの自動作成手法を提案する。 提案手法は、まず、空間帯域登録と原データのジオレファレンスからなるパイプラインを適用して生データを処理する。 次に, ジオレファレンス対応生顆粒領域をモザイクし, 収穫するレベル1C製品上で, イベント固有の最先端アルゴリズムを活用することにより, 対象イベントを検出する。 検出されたイベントは、最終的に対応する生画像に再投影される。 本研究では,温熱ホットスポットを含むSentinel-2生データの最初のデータセットであるTHRawS (Thermal Hotspots in Raw Sentinel-2 data) を実現するために提案手法を適用した。 THRawSは、山火事、火山噴火を含む1090のサンプルと、熱ホットスポットの検出と一般的な分類の応用を可能にする33,335のイベントフリーな買収を含んでいる。 このデータセットと関連するツールキットは、コミュニティにすぐに役立つリソースと、将来の追加のためのテンプレートとして機能するフレームワークと方法論の両方を提供します。 この研究により、エネルギー効率のよい前処理アルゴリズムと、EO衛星上のAIベースのエンドツーエンド処理システムの研究の道を開いたいと考えています。

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