論文の概要: Creating and Leveraging a Synthetic Dataset of Cloud Optical Thickness Measures for Cloud Detection in MSI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14024v2
• Date: Wed, 21 Feb 2024 07:21:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 19:53:58.166365
• Title: Creating and Leveraging a Synthetic Dataset of Cloud Optical Thickness Measures for Cloud Detection in MSI
• Title（参考訳）: MSIにおける雲検出のための雲厚対策の合成データセットの作成と活用
• Authors: Aleksis Pirinen, Nosheen Abid, Nuria Agues Paszkowsky, Thomas Ohlson Timoudas, Ronald Scheirer, Chiara Ceccobello, Gy\"orgy Kov\'acs, Anders Persson
• Abstract要約: 雲の形成は、しばしば地球の地表を観測する光学衛星による不明瞭な観測である。 雲の光学的厚さ推定のための新しい合成データセットを提案する。 信頼性と汎用性を備えたクラウドマスクを実データで取得するために活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2457887864657513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cloud formations often obscure optical satellite-based monitoring of the Earth's surface, thus limiting Earth observation (EO) activities such as land cover mapping, ocean color analysis, and cropland monitoring. The integration of machine learning (ML) methods within the remote sensing domain has significantly improved performance on a wide range of EO tasks, including cloud detection and filtering, but there is still much room for improvement. A key bottleneck is that ML methods typically depend on large amounts of annotated data for training, which is often difficult to come by in EO contexts. This is especially true when it comes to cloud optical thickness (COT) estimation. A reliable estimation of COT enables more fine-grained and application-dependent control compared to using pre-specified cloud categories, as is commonly done in practice. To alleviate the COT data scarcity problem, in this work we propose a novel synthetic dataset for COT estimation, that we subsequently leverage for obtaining reliable and versatile cloud masks on real data. In our dataset, top-of-atmosphere radiances have been simulated for 12 of the spectral bands of the Multispectral Imagery (MSI) sensor onboard Sentinel-2 platforms. These data points have been simulated under consideration of different cloud types, COTs, and ground surface and atmospheric profiles. Extensive experimentation of training several ML models to predict COT from the measured reflectivity of the spectral bands demonstrates the usefulness of our proposed dataset. In particular, by thresholding COT estimates from our ML models, we show on two satellite image datasets (one that is publicly available, and one which we have collected and annotated) that reliable cloud masks can be obtained. The synthetic data, the collected real dataset, code and models have been made publicly available at https://github.com/aleksispi/ml-cloud-opt-thick.
• Abstract（参考訳）: 雲の形成はしばしば衛星による地球表面の観測を曖昧にし、土地被覆マッピング、海洋色分析、作物のモニタリングなどの地球観測(eo)活動を制限する。 リモートセンシング領域における機械学習(ML)メソッドの統合は、クラウド検出やフィルタリングを含む幅広いEOタスクのパフォーマンスを大幅に向上させたが、まだ改善の余地がたくさんある。 重要なボトルネックは、一般的にMLメソッドがトレーニングのために大量のアノテートされたデータに依存していることだ。 これは、雲の光学的厚さ(COT)の推定において特に当てはまる。 COTの信頼性の高い推定は、実際に一般的に行われているように、事前に特定されたクラウドカテゴリを使用する場合と比較して、よりきめ細かいアプリケーション依存の制御を可能にする。 本研究では,COTデータ不足問題を軽減するために,COT推定のための新しい合成データセットを提案する。 本データセットでは,Sentinel-2プラットフォーム上でのマルチスペクトル画像(MSI)センサのスペクトル帯域の12つについて,大気上放射光をシミュレートした。 これらのデータポイントは、異なる雲の種類、COT、地表および大気プロファイルを考慮してシミュレーションされている。 スペクトル帯域の反射率の測定値からCOTを予測するためのMLモデルの大規模な実験により,提案したデータセットの有用性が示された。 特に、私たちのMLモデルからCOT推定を閾値付けすることで、2つの衛星画像データセット(公開されており、1つが収集され、注釈付けされているもの)に信頼性の高いクラウドマスクが取得可能であることを示す。 合成データ、収集された実際のデータセット、コード、モデルはhttps://github.com/aleksispi/ml-cloud-opt-thickで公開されている。

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