論文の概要: Variational Autoencoder Framework for Hyperspectral Retrievals (Hyper-VAE) of Phytoplankton Absorption and Chlorophyll a in Coastal Waters for NASA's EMIT and PACE Missions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13476v1
• Date: Fri, 18 Apr 2025 05:37:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 19:08:37.537734
• Title: Variational Autoencoder Framework for Hyperspectral Retrievals (Hyper-VAE) of Phytoplankton Absorption and Chlorophyll a in Coastal Waters for NASA's EMIT and PACE Missions
• Title（参考訳）: 植物プランクトン吸収とクロロフィルaの高スペクトル検索のためのNASAのESMおよびPACEミッションのための変分オートエンコーダフレームワーク
• Authors: Jiadong Lou, Bingqing Liu, Yuanheng Xiong, Xiaodong Zhang, Xu Yuan,
• Abstract要約: 本研究では、ESMやPACEを含むNASAのハイパースペクトルミッションに対する機械学習に基づく新しいソリューションを提案する。 我々は、光学的に複雑な沿岸海域における高スペクトルRrsからアフィとChl-aのハイパースペクトル検索を実現するために、革新的な設計によるVAEモデルを初めて調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.569943344077892
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Phytoplankton absorb and scatter light in unique ways, subtly altering the color of water, changes that are often minor for human eyes to detect but can be captured by sensitive ocean color instruments onboard satellites from space. Hyperspectral sensors, paired with advanced algorithms, are expected to significantly enhance the characterization of phytoplankton community composition, especially in coastal waters where ocean color remote sensing applications have historically encountered significant challenges. This study presents novel machine learning-based solutions for NASA's hyperspectral missions, including EMIT and PACE, tackling high-fidelity retrievals of phytoplankton absorption coefficient and chlorophyll a from their hyperspectral remote sensing reflectance. Given that a single Rrs spectrum may correspond to varied combinations of inherent optical properties and associated concentrations, the Variational Autoencoder (VAE) is used as a backbone in this study to handle such multi-distribution prediction problems. We first time tailor the VAE model with innovative designs to achieve hyperspectral retrievals of aphy and of Chl-a from hyperspectral Rrs in optically complex estuarine-coastal waters. Validation with extensive experimental observation demonstrates superior performance of the VAE models with high precision and low bias. The in-depth analysis of VAE's advanced model structures and learning designs highlights the improvement and advantages of VAE-based solutions over the mixture density network (MDN) approach, particularly on high-dimensional data, such as PACE. Our study provides strong evidence that current EMIT and PACE hyperspectral data as well as the upcoming Surface Biology Geology mission will open new pathways toward a better understanding of phytoplankton community dynamics in aquatic ecosystems when integrated with AI technologies.
• Abstract（参考訳）: 植物プランクトンは独特の方法で光を吸収し散乱し、水の色を微妙に変化させ、人間の目では検出できないが、宇宙からの衛星に搭載された繊細な海色計で捉えることができる。 高度アルゴリズムと組み合わせたハイパースペクトルセンサは、特に海洋色リモートセンシングが歴史的に重大な課題に遭遇した沿岸海域において、植物プランクトン群落の組成を著しく向上させることが期待されている。 本研究では, 植物プランクトン吸収係数と葉緑素aの高忠実度検索に対処するため, EMIT と PACE を含むNASAのハイパースペクトルミッションのための新しい機械学習ベースのソリューションを提案する。 単一Rrsスペクトルが固有の光学特性と関連する濃度の様々な組み合わせに対応することを考えると、変分オートエンコーダ(VAE)はそのような多重分布予測問題に対処するためにバックボーンとして用いられる。 我々は、光学的に複雑な沿岸海域における高スペクトルRrsからアフィとChl-aのハイパースペクトル検索を実現するために、革新的な設計によるVAEモデルを初めて調整する。 広範囲な実験観測による検証は、高い精度と低いバイアスを有するVAEモデルの優れた性能を示す。 VAEの高度なモデル構造と学習設計の詳細な分析は、特にPACEのような高次元データにおいて、混合密度ネットワーク(MDN)アプローチよりもVAEベースのソリューションの改善と利点を強調している。 我々の研究は、現在のEMMとPACEハイパースペクトルデータと、今後のSurface Biology Geologyミッションが、AI技術と統合された水生生態系における植物プランクトンコミュニティのダイナミクスをよりよく理解するための新たな道を開くことを強く証明している。

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