論文の概要: DeepLight: Reconstructing High-Resolution Observations of Nighttime
Light With Multi-Modal Remote Sensing Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15659v1
- Date: Sat, 24 Feb 2024 00:25:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 17:28:30.929063
- Title: DeepLight: Reconstructing High-Resolution Observations of Nighttime
Light With Multi-Modal Remote Sensing Data
- Title（参考訳）: DeepLight:マルチモードリモートセンシングデータによる夜間光の高分解能観測の再構築
- Authors: Lixian Zhang, Runmin Dong, Shuai Yuan, Jinxiao Zhang, Mengxuan Chen,
Juepeng Zheng, Haohuan Fu
- Abstract要約: 夜間光(NTL)リモートセンシング観測は、一連の持続可能な開発目標を達成するための進捗を定量的に評価するためのユニークなプロキシとして機能する。
本研究では,マルチモーダルリモートセンシングデータを用いた高解像度NTL画像の再構成手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.144255206022035
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nighttime light (NTL) remote sensing observation serves as a unique proxy for
quantitatively assessing progress toward meeting a series of Sustainable
Development Goals (SDGs), such as poverty estimation, urban sustainable
development, and carbon emission. However, existing NTL observations often
suffer from pervasive degradation and inconsistency, limiting their utility for
computing the indicators defined by the SDGs. In this study, we propose a novel
approach to reconstruct high-resolution NTL images using multi-modal remote
sensing data. To support this research endeavor, we introduce DeepLightMD, a
comprehensive dataset comprising data from five heterogeneous sensors, offering
fine spatial resolution and rich spectral information at a national scale.
Additionally, we present DeepLightSR, a calibration-aware method for building
bridges between spatially heterogeneous modality data in the multi-modality
super-resolution. DeepLightSR integrates calibration-aware alignment, an
auxiliary-to-main multi-modality fusion, and an auxiliary-embedded refinement
to effectively address spatial heterogeneity, fuse diversely representative
features, and enhance performance in $8\times$ super-resolution (SR) tasks.
Extensive experiments demonstrate the superiority of DeepLightSR over 8
competing methods, as evidenced by improvements in PSNR (2.01 dB $ \sim $ 13.25
dB) and PIQE (0.49 $ \sim $ 9.32). Our findings underscore the practical
significance of our proposed dataset and model in reconstructing
high-resolution NTL data, supporting efficiently and quantitatively assessing
the SDG progress.
- Abstract（参考訳）: 夜間光(ntl)リモートセンシング観測は、貧困推定、都市持続可能な開発、二酸化炭素排出量といった一連の持続可能な開発目標(sdgs)の達成に向けた進捗を定量的に評価するためのユニークな指標である。
しかし、既存のNTL観測はしばしば広範に劣化と矛盾に悩まされ、SDGによって定義された指標の計算に有効性を制限する。
本研究では,マルチモーダルリモートセンシングデータを用いた高解像度NTL画像の再構成手法を提案する。
この研究を支援するために,5つの異種センサからのデータを包含する包括的データセットであるdeeplightmdを導入し,詳細な空間分解能と豊かなスペクトル情報を全国規模で提供する。
さらに,多モード超解像における空間的不均一なモダリティデータ間の橋梁のキャリブレーションを考慮したDeepLightSRを提案する。
deeplightsrは、キャリブレーション・アウェアアライメント、補助対メインのマルチモダリティ融合、そして空間的不均一性に効果的に対処し、多様な代表的特徴を融合し、8ドルの超解像(sr)タスクで性能を向上させる補助埋め込み改良を統合している。
大規模な実験は、PSNR (2.01 dB $ \sim $ 13.25 dB) と PIQE (0.49 $ \sim $ 9.32) の改善によって証明されたように、8つの競合する手法よりもDeepLightSRの方が優れていることを示した。
本研究は,高分解能NTLデータの再構成において,提案するデータセットとモデルの実用的意義を強調し,SDGの進行を効率的に定量的に評価する。
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