論文の概要: FuseTen: A Generative Model for Daily 10 m Land Surface Temperature Estimation from Spatio-Temporal Satellite Observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23154v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 23:04:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.905799
• Title: FuseTen: A Generative Model for Daily 10 m Land Surface Temperature Estimation from Spatio-Temporal Satellite Observations
• Title（参考訳）: 時空間衛星観測による1日10m地表面温度推定モデルFuseTen
• Authors: Sofiane Bouaziz, Adel Hafiane, Raphael Canals, Rachid Nedjai,
• Abstract要約: 都市熱波、干ばつ、陸熱波は、気候変動の文脈において、ますます困難を増している。 これらの現象を評価し理解するための最も重要な変数の1つはランドサーフェス温度(LST)である。 本研究では,ランドサット8号とテラMODIS号の時空間観測により,毎日10mの空間分解能でLST観測を行うFuseTenを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.344876133162209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urban heatwaves, droughts, and land degradation are pressing and growing challenges in the context of climate change. A valuable approach to studying them requires accurate spatio-temporal information on land surface conditions. One of the most important variables for assessing and understanding these phenomena is Land Surface Temperature (LST), which is derived from satellites and provides essential information about the thermal state of the Earth's surface. However, satellite platforms inherently face a trade-off between spatial and temporal resolutions. To bridge this gap, we propose FuseTen, a novel generative framework that produces daily LST observations at a fine 10 m spatial resolution by fusing spatio-temporal observations derived from Sentinel-2, Landsat 8, and Terra MODIS. FuseTen employs a generative architecture trained using an averaging-based supervision strategy grounded in physical principles. It incorporates attention and normalization modules within the fusion process and uses a PatchGAN discriminator to enforce realism. Experiments across multiple dates show that FuseTen outperforms linear baselines, with an average 32.06% improvement in quantitative metrics and 31.42% in visual fidelity. To the best of our knowledge, this is the first non-linear method to generate daily LST estimates at such fine spatial resolution.
• Abstract（参考訳）: 都市の熱波、干ばつ、土地の劣化は、気候変動の文脈で困難を増している。 それらを研究するための貴重なアプローチは、陸面条件に関する正確な時空間情報を必要とする。 これらの現象を評価し理解するための最も重要な変数の1つはランドサーフェス温度(LST)であり、これは衛星から派生し、地球表面の熱状態に関する重要な情報を提供する。 しかし、衛星プラットフォームは本質的に、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。 このギャップを埋めるために我々は,Sentinel-2,Landsat 8,Terra MODISから得られた時空間観測を融合させることにより,毎日10mの空間分解能でLST観測を行う新しい生成フレームワークであるFuseTenを提案する。 FuseTenは、物理原理に基づく平均的な監視戦略を使用してトレーニングされた生成アーキテクチャを採用している。 核融合プロセスに注意と正規化モジュールを組み込み、現実主義を強制するためにPatchGAN識別器を使用する。 複数の日付での実験では、FuseTenは平均32.06%の定量値の改善と31.42%の視覚的忠実度で線形ベースラインを上回っている。 我々の知る限りでは、このような細かな空間分解能で1日当たりのLST推定を生成できる非線形手法としては、これが初めてである。

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