論文の概要: SpecTf: Transformers Enable Data-Driven Imaging Spectroscopy Cloud Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04916v1
- Date: Thu, 09 Jan 2025 02:14:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-10 17:34:41.368921
- Title: SpecTf: Transformers Enable Data-Driven Imaging Spectroscopy Cloud Detection
- Title（参考訳）: SpecTf: Data-Driven Imaging Spectroscopy Cloud Detectionを可能にするトランスフォーマー
- Authors: Jake H. Lee, Michael Kiper, David R. Thompson, Philip G. Brodrick,
- Abstract要約: SpecTfは分光特有のディープラーニングアーキテクチャで、スペクトル情報のみを使用してクラウド検出を行う。
スペクトル測定を画像チャネルではなくシーケンスとして扱うことで、SpecTfは空間的コンテキストに依存することなく、基本的な物理的関係を学習する。
我々は、異なるプラットフォーム上の異なる機器にそれを適用することで、SpecTfのクロスストラクチャー一般化の可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7139158700911061
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current and upcoming generations of visible-shortwave infrared (VSWIR) imaging spectrometers promise unprecedented capacity to quantify Earth System processes across the globe. However, reliable cloud screening remains a fundamental challenge for these instruments, where traditional spatial and temporal approaches are limited by cloud variability and limited temporal coverage. The Spectroscopic Transformer (SpecTf) addresses these challenges with a spectroscopy-specific deep learning architecture that performs cloud detection using only spectral information (no spatial or temporal data are required). By treating spectral measurements as sequences rather than image channels, SpecTf learns fundamental physical relationships without relying on spatial context. Our experiments demonstrate that SpecTf significantly outperforms the current baseline approach implemented for the EMIT instrument, and performs comparably with other machine learning methods with orders of magnitude fewer learned parameters. Critically, we demonstrate SpecTf's inherent interpretability through its attention mechanism, revealing physically meaningful spectral features the model has learned. Finally, we present SpecTf's potential for cross-instrument generalization by applying it to a different instrument on a different platform without modifications, opening the door to instrument agnostic data driven algorithms for future imaging spectroscopy tasks.
- Abstract（参考訳）: 現在および今後の世代の可視短波赤外分光計(VSWIR)は、地球系プロセスの定量化に前例のない容量を約束している。
しかし、従来の空間的アプローチと時間的アプローチは、雲のばらつきと時間的カバレッジの制限によって制限される。
分光変換器(SpecTf)は、スペクトル情報のみを用いてクラウド検出を行う分光固有のディープラーニングアーキテクチャ(空間的データや時間的データを必要としない)を用いて、これらの課題に対処する。
スペクトル測定を画像チャネルではなくシーケンスとして扱うことで、SpecTfは空間的コンテキストに依存することなく、基本的な物理的関係を学習する。
実験の結果,SpecTfはEMM機器に実装されている現在のベースライン手法よりも大幅に優れており,学習パラメータの桁数が桁違いに少ない他の機械学習手法と互換性があることがわかった。
批判的に、注意機構を通じてSpecTf固有の解釈可能性を示し、モデルが学んだ物理的に意味のあるスペクトル特徴を明らかにした。
最後に、異なるプラットフォーム上の異なる機器に修正を加えることで、SpecTfのクロスストラクチャー一般化の可能性を示し、将来の撮像分光処理のための非依存データ駆動アルゴリズムの扉を開く。
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