論文の概要: Deep Learning for Spatio-Temporal Fusion in Land Surface Temperature Estimation: A Comprehensive Survey, Experimental Analysis, and Future Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16631v1
- Date: Sat, 21 Dec 2024 13:53:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 16:01:35.679143
- Title: Deep Learning for Spatio-Temporal Fusion in Land Surface Temperature Estimation: A Comprehensive Survey, Experimental Analysis, and Future Trends
- Title（参考訳）: 地表面温度推定における時空間融合の深層学習:包括的調査,実験解析,今後の展望
- Authors: Sofiane Bouaziz, Adel Hafiane, Raphael Canals, Rachid Nedjai,
- Abstract要約: 地表面温度(LST)は重要な環境過程を理解する上で重要な役割を果たしている。
衛星センサーはしばしば空間分解能と時間分解能のトレードオフに直面している。
時空間融合(STF)は、2つの衛星データソースを統合する強力な方法として登場した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.344876133162209
- License:
- Abstract: The rapid advancements in satellite remote sensing have enhanced the capability to monitor and analyze the Earth's surface. Among the many variables captured through satellite sensors, Land Surface Temperature (LST) plays a critical role in understanding key environmental processes. However, obtaining high-resolution LST data remains a challenge, as satellite sensors often face a trade-off between spatial and temporal resolutions. In response, Spatio-Temporal Fusion (STF) has emerged as a powerful method to integrate two satellite data sources, one providing high spatial but low temporal resolution, and the other offering high temporal but low spatial resolution. Although a range of STF techniques have been proposed, from traditional methods to cutting-edge deep learning (DL) models, most have focused on surface reflectance, with limited application to LST estimation. DL approaches, in particular, show promise in improving the spatial and temporal resolutions of LST by capturing complex, non-linear relationships between input and output LST data. This paper offers a comprehensive review of the latest advancements in DL-based STF techniques for LST estimation. We analyze key research developments, mathematically formulate the STF problem, and introduce a novel taxonomy for DL-based STF methods. Furthermore, we discuss the challenges faced by current methods and highlight future research directions. In addition, we present the first open-source benchmark STF dataset for LST estimation, consisting of 51 pairs of MODIS-Landsat images spanning from 2013 to 2024. To support our findings, we conduct extensive experiments on state-of-the-art methods and present both quantitative and qualitative assessments. This is the first survey paper focused on DL-based STF for LST estimation. We hope it serves as a valuable reference for researchers and paves the way for future research in this field.
- Abstract（参考訳）: 衛星リモートセンシングの急速な進歩により、地球表面の監視と分析能力が強化された。
衛星センサで捉えた多くの変数のうち、ランドサーフェス温度(LST)は重要な環境過程を理解する上で重要な役割を担っている。
しかし、衛星センサーが空間分解能と時間分解能のトレードオフに直面しているため、高解像度のLSTデータを取得することは依然として困難である。
これに対し、時空間融合(STF)は2つの衛星データソースを統合する強力な方法として現れており、1つは高空間分解能、もう1つは高時間分解能、低空間分解能を提供する。
従来の手法から最先端ディープラーニング(DL)モデルまで、様々なSTF手法が提案されているが、ほとんどの場合、表面反射率に重点を置いており、LST推定に限られている。
特にDLアプローチは、入力と出力のLSTデータの間の複雑な非線形関係をキャプチャすることで、LSTの空間分解能と時間分解能を改善することを約束している。
本稿では,LST推定のためのDLベースSTF技術の最新技術について概説する。
我々は、主要な研究成果を分析し、数学的にSTF問題を定式化し、DLに基づくSTF法のための新しい分類法を導入する。
さらに,現状の手法が直面する課題について考察し,今後の研究の方向性を明らかにする。
さらに,2013年から2024年までの51対のMODIS-Landsat画像からなる,LST推定のための最初のオープンソースベンチマークSTFデータセットを提案する。
本研究は,最先端の手法に関する広範な実験を行い,定量評価と定性評価の両方を提示する。
LST推定のためのDLベースのSTFに焦点を当てた最初の調査論文である。
私たちは、これが研究者にとって貴重な参考となり、この分野における将来の研究の道を開くことを願っている。
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