Fugu-MT 論文翻訳(概要): U-TILISE: A Sequence-to-sequence Model for Cloud Removal in Optical Satellite Time Series

論文の概要: U-TILISE: A Sequence-to-sequence Model for Cloud Removal in Optical Satellite Time Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13277v2
Date: Tue, 14 Nov 2023 08:30:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-15 19:03:51.445455
Title: U-TILISE: A Sequence-to-sequence Model for Cloud Removal in Optical Satellite Time Series
Title（参考訳）: U-TILISE:光衛星時系列における雲除去系列モデル
Authors: Corinne Stucker, Vivien Sainte Fare Garnot, Konrad Schindler
Abstract要約: 我々は,クラウドにマッピングされた入力シーケンスを,クラウドのない出力シーケンスにマッピングできるニューラルモデルを開発した。本研究では,欧州全域で取得した衛星センチネル2時系列のデータセットを用いて,提案モデルの有効性を実験的に評価した。標準ベースラインと比較して、PSNRは以前見られた場所で1.8dB、見えない場所では1.3dB増加する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.39321609253005
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Satellite image time series in the optical and infrared spectrum suffer from frequent data gaps due to cloud cover, cloud shadows, and temporary sensor outages. It has been a long-standing problem of remote sensing research how to best reconstruct the missing pixel values and obtain complete, cloud-free image sequences. We approach that problem from the perspective of representation learning and develop U-TILISE, an efficient neural model that is able to implicitly capture spatio-temporal patterns of the spectral intensities, and that can therefore be trained to map a cloud-masked input sequence to a cloud-free output sequence. The model consists of a convolutional spatial encoder that maps each individual frame of the input sequence to a latent encoding; an attention-based temporal encoder that captures dependencies between those per-frame encodings and lets them exchange information along the time dimension; and a convolutional spatial decoder that decodes the latent embeddings back into multi-spectral images. We experimentally evaluate the proposed model on EarthNet2021, a dataset of Sentinel-2 time series acquired all over Europe, and demonstrate its superior ability to reconstruct the missing pixels. Compared to a standard interpolation baseline, it increases the PSNR by 1.8 dB at previously seen locations and by 1.3 dB at unseen locations.
Abstract（参考訳）: 光学スペクトルと赤外線スペクトルの衛星画像時系列は、雲のカバー、雲の影、一時的なセンサーの停止などにより、頻繁なデータギャップに苦しむ。リモートセンシング研究の長年の課題であり、欠落したピクセル値を最もよく再構成し、完全な雲のない画像シーケンスを得る方法である。表現学習の観点からこの問題にアプローチし,スペクトル強度の時空間的パターンを暗黙的に捉えることができ,クラウドマストされた入力シーケンスをクラウドフリーな出力シーケンスにマップするように訓練できる効率的な神経モデル u-tilise を開発した。このモデルは、入力シーケンスの各フレームを潜在エンコーディングにマッピングする畳み込み空間エンコーダと、これらのフレーム単位のエンコード間の依存関係をキャプチャし、時間次元に沿って情報を交換するアテンションベースの時間エンコーダと、潜在埋め込みをマルチスペクトル画像に復号する畳み込み空間デコーダからなる。本研究では,ヨーロッパ全域で取得したセンチネル-2時系列のデータセットである earthnet2021 について,提案モデルの有効性を実験的に評価した。通常の補間ベースラインと比較して、PSNRは以前見られた場所で1.8dB、見えない場所では1.3dB増加する。

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