論文の概要: Daily Land Surface Temperature Reconstruction in Landsat Cross-Track Areas Using Deep Ensemble Learning With Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14433v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 10:35:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:22.542052
• Title: Daily Land Surface Temperature Reconstruction in Landsat Cross-Track Areas Using Deep Ensemble Learning With Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: 不確実性定量化を用いた深層集合学習によるランドサットクロストラック地域の日表面温度復元
• Authors: Shengjie Liu, Siqin Wang, Lu Zhang,
• Abstract要約: 複雑な都市部におけるランドサットのLSTを再構築するための,年間気温サイクルとプロセスを統合するアンサンブル学習手法であるDELAGを提案する。 デラグはニューヨーク市、ロンドン、香港で3つの地域から研究エリアとしてLSTの再建に成功した。 以上の結果から,DLAGによる再建が成功し,正確な空気温度を推定するためのLST再建の広範な応用が明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6087513714958686
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• Abstract: Many real-world applications rely on land surface temperature (LST) data at high spatiotemporal resolution. In complex urban areas, LST exhibits significant variations, fluctuating dramatically within and across city blocks. Landsat provides high spatial resolution data at 100 meters but is limited by long revisit time, with cloud cover further disrupting data collection. Here, we propose DELAG, a deep ensemble learning method that integrates annual temperature cycles and Gaussian processes, to reconstruct Landsat LST in complex urban areas. Leveraging the cross-track characteristics and dual-satellite operation of Landsat since 2021, we further enhance data availability to 4 scenes every 16 days. We select New York City, London and Hong Kong from three different continents as study areas. Experiments show that DELAG successfully reconstructed LST in the three cities under clear-sky (RMSE = 0.73-0.96 K) and heavily-cloudy (RMSE = 0.84-1.62 K) situations, superior to existing methods. Additionally, DELAG can quantify uncertainty that enhances LST reconstruction reliability. We further tested the reconstructed LST to estimate near-surface air temperature, achieving results (RMSE = 1.48-2.11 K) comparable to those derived from clear-sky LST (RMSE = 1.63-2.02 K). The results demonstrate the successful reconstruction through DELAG and highlight the broader applications of LST reconstruction for estimating accurate air temperature. Our study thus provides a novel and practical method for Landsat LST reconstruction, particularly suited for complex urban areas within Landsat cross-track areas, taking one step toward addressing complex climate events at high spatiotemporal resolution.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界のアプリケーションは、高時空間分解能の陸地表面温度(LST)データに依存している。 複雑な都市部では、LSTは大きな変化を示し、都市ブロック内および都市ブロック間で劇的に変動する。 ランドサットは、高度100mの空間分解能データを提供するが、長い再訪時間によって制限され、雲がさらなるデータ収集を妨害する。 本稿では,年次温度サイクルとガウス過程を統合した深層アンサンブル学習手法であるDELAGを提案し,複雑な都市部におけるランドサットLSTを再構築する。 2021年以降のランドサットのクロストラック特性とデュアルサテライト操作を活用して、16日毎に4つのシーンにデータを提供する。 我々は3つの異なる大陸からニューヨーク、ロンドン、香港を研究地域として選定する。 実験の結果、DLAGはクリアスキー (RMSE = 0.73-0.96 K) とヘッジクラウド (RMSE = 0.84-1.62 K) の3つの都市で、既存の手法よりも優れていることがわかった。 さらに、DLAGはLST再構成の信頼性を高める不確実性を定量化することができる。 さらに,LST (RMSE = 1.63-2.02 K) に匹敵する結果(RMSE = 1.48-2.11 K)を得られた。 以上の結果から,DLAGによる再建が成功し,正確な空気温度を推定するためのLST再建の広範な応用が明らかとなった。 そこで本研究では,ランドサットにおけるLandsat LST再建手法について,特にランドサット横断市街地の複雑な都市部を対象として,高時空間分解能で複雑な気候イベントに対処するための新しい実践的手法を提案する。

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