論文の概要: SatFlow: Generative model based framework for producing High Resolution Gap Free Remote Sensing Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01098v1
- Date: Mon, 03 Feb 2025 06:40:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:02:21.890695
- Title: SatFlow: Generative model based framework for producing High Resolution Gap Free Remote Sensing Imagery
- Title（参考訳）: SatFlow:高解像度ギャップフリーリモートセンシング画像を作成するための生成モデルベースのフレームワーク
- Authors: Bharath Irigireddy, Varaprasad Bandaru,
- Abstract要約: SatFlowは低分解能MODIS画像とランドサット観測を融合して高分解能・高分解能表面反射率画像を生成する生成モデルベースフレームワークである。
条件付きフローマッチングを用いて学習した本モデルでは, 構造的・スペクトル的整合性のある画像の生成性能が向上した。
この機能は、作物のフェノロジー追跡や環境変化検出など、下流のアプリケーションに不可欠である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Frequent, high-resolution remote sensing imagery is crucial for agricultural and environmental monitoring. Satellites from the Landsat collection offer detailed imagery at 30m resolution but with lower temporal frequency, whereas missions like MODIS and VIIRS provide daily coverage at coarser resolutions. Clouds and cloud shadows contaminate about 55\% of the optical remote sensing observations, posing additional challenges. To address these challenges, we present SatFlow, a generative model-based framework that fuses low-resolution MODIS imagery and Landsat observations to produce frequent, high-resolution, gap-free surface reflectance imagery. Our model, trained via Conditional Flow Matching, demonstrates better performance in generating imagery with preserved structural and spectral integrity. Cloud imputation is treated as an image inpainting task, where the model reconstructs cloud-contaminated pixels and fills gaps caused by scan lines during inference by leveraging the learned generative processes. Experimental results demonstrate the capability of our approach in reliably imputing cloud-covered regions. This capability is crucial for downstream applications such as crop phenology tracking, environmental change detection etc.,
- Abstract（参考訳）: 農業や環境モニタリングにおいて,高解像度のリモートセンシング画像が不可欠である。
ランドサットの衛星は30mの解像度で詳細な画像を提供するが、時間周波数は低い。
雲と雲の影は、光学リモートセンシング観測の約55%を汚染し、さらなる課題を引き起こしている。
これらの課題に対処するために,低分解能MODIS画像とランドサット観測を融合した生成モデルベースフレームワークであるSatFlowを紹介した。
条件付きフローマッチングを用いて学習した本モデルでは, 構造的・スペクトル的整合性のある画像の生成性能が向上した。
クラウド・インパテーションは, クラウドに汚染された画素を再構成し, 学習した生成過程を利用して, 推論中に走査線によって生じるギャップを埋めるイメージ・インパインティング・タスクとして扱われる。
実験により,雲に覆われた領域を確実に供給する手法の有効性が示された。
この能力は、作物のフェノロジー追跡や環境変化検出など、下流の応用に不可欠である。
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