論文の概要: An Autoencoder Architecture for L-band Passive Microwave Retrieval of Landscape Freeze-Thaw Cycle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04119v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 18:40:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 15:10:29.211426
- Title: An Autoencoder Architecture for L-band Passive Microwave Retrieval of Landscape Freeze-Thaw Cycle
- Title（参考訳）: ランドスケープフリーズソーサイクルのLバンドパッシブマイクロ波検索のためのオートエンコーダアーキテクチャ
- Authors: Divya Kumawat, Ardeshir Ebtehaj, Xiaolan Xu, Andreas Colliander, Vipin Kumar,
- Abstract要約: 温暖化に伴う永久凍土の応答を理解するためには,北半球の景観と土壌凍土の動態を推定することが重要である。
深部畳み込み自己エンコーダニューラルネットワークに基づくLバンドマイクロ波ラジオメトリーを用いたFTサイクル検索のための新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.539420625905208
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Estimating the landscape and soil freeze-thaw (FT) dynamics in the Northern Hemisphere is crucial for understanding permafrost response to global warming and changes in regional and global carbon budgets. A new framework is presented for surface FT-cycle retrievals using L-band microwave radiometry based on a deep convolutional autoencoder neural network. This framework defines the landscape FT-cycle retrieval as a time series anomaly detection problem considering the frozen states as normal and thawed states as anomalies. The autoencoder retrieves the FT-cycle probabilistically through supervised reconstruction of the brightness temperature (TB) time series using a contrastive loss function that minimizes (maximizes) the reconstruction error for the peak winter (summer). Using the data provided by the Soil Moisture Active Passive (SMAP) satellite, it is demonstrated that the framework learns to isolate the landscape FT states over different land surface types with varying complexities related to the radiometric characteristics of snow cover, lake-ice phenology, and vegetation canopy. The consistency of the retrievals is evaluated over Alaska, against in situ ground-based observations, showing reduced uncertainties compared to the traditional methods that use thresholding of the normalized polarization ratio.
- Abstract（参考訳）: 北半球の景観と土壌凍結ソー(FT)の動態を推定することは、地球温暖化による永久凍土の応答と、地域および世界の炭素収支の変化を理解する上で重要である。
深部畳み込み自己エンコーダニューラルネットワークに基づくLバンドマイクロ波ラジオメトリーを用いた表面FTサイクル検索のための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは,凍結状態を正常状態,解凍状態を異常状態とする時系列異常検出問題として,ランドスケープFTサイクル検索を定義する。
自己エンコーダは、ピーク冬(夏)の復元誤差を最小化(最大化)するコントラスト損失関数を用いて、輝度温度(TB)時系列の教師付き再構成によりFTサイクルを確率的に検索する。
土壌水分能動受動 (SMAP) 衛星のデータを用いて, 積雪の放射特性, 湖氷の表現学, 植生キャノピーなど, さまざまな地形のFT状態の異なる地形を分離する手法を学習した。
標準偏光比のしきい値を用いた従来の手法と比較して,観測結果の整合性は低かった。
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