論文の概要: AquaCubeAI-Powered Monitoring Turbidity on-board Φsat-2
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.12744v1
- Date: Fri, 11 Sep 2026 11:45:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-15 07:38:31.73315
- Title: AquaCubeAI-Powered Monitoring Turbidity on-board Φsat-2
- Title（参考訳）: AquaCubeAI搭載型監視用シサット-2
- Abstract要約: 沿岸域の濁度をSAT-2画像から推定する軽量機械学習手法であるAquaCubeAIを提案する。
AquaCubeAIは、地上セグメントから衛星への推論をシフトすることで、低レイテンシ、より応答性、より運用上有用な濁度監視を可能にすることを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.33253049023497
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Timely monitoring of coastal water quality is critical for environmental protection, yet conventional satellite workflows rely on downlink and ground processing, introducing latency that can limit responsiveness to rapidly evolving turbidity events. To address this limitation, we propose AquaCubeAI, a lightweight machine-learning approach for onboard estimation of coastal water turbidity from Φsat-2 multispectral imagery. By shifting inference from the ground segment to the satellite, AquaCubeAI aims to enable lower-latency, more responsive, and more operationally useful turbidity monitoring under the strict compute and bandwidth constraints of spaceborne platforms. The model is trained on simulated Φsat-2 acquisitions spatially aligned with Copernicus Marine Service (CMEMS) High-Resolution Ocean Color (HR-OC) turbidity products over selected localized coastal sites spanning four European marine macro-regions. To provide a realistic evaluation of generalization in the presence of spatial correlation, we adopt a spatial block splitting protocol that mitigates data leakage between training and evaluation subsets. The main contributions of this work are: (i) a scalable dataset generation pipeline pairing simulated Φsat-2 multispectral patches with CMEMS HR-OC turbidity labels across selected localized European coastal sites; (ii) a compact Multi-Layer Perceptron (MLP)-based turbidity regressor trained under a leakage-aware geospatial split and tailored to embedded constraints; and (iii) a reformulation for dense spatial prediction via parameter sharing, enabling turbidity mapping and simple threshold-based anomaly masks for onboard decision logic. Embedded deployment on an Intel Myriad Vision Processing Unit (VPU) further confirms the feasibility of low-power hardware and supports low-latency inference from multispectral inputs.
- Abstract（参考訳）: 沿岸水質のタイムリーなモニタリングは環境保護にとって重要であるが、従来の衛星ワークフローはダウンリンクと地上処理に依存しており、急速に進化する濁った出来事に対する応答性を制限できるレイテンシーを導入している。
この制限に対処するため,海岸水濁度をマルチスペクトル画像から推定する軽量機械学習手法であるAquaCubeAIを提案する。
地上セグメントから衛星への推論をシフトすることで、AquaCubeAIは、衛星搭載プラットフォームの厳密な計算と帯域制限の下で、低レイテンシ、より応答性、より運用上有用な濁度監視を可能にすることを目指している。
このモデルは、欧州の4つの海洋マクロリージョンにまたがる選択された沿岸地域に対して、コペルニクス海洋庁(CMEMS)高解像度海洋色(HR-OC)の濁度生成物と空間的に整合したシュサット2の取得をシミュレーションした。
空間相関の存在下での一般化を現実的に評価するために、トレーニングと評価サブセット間のデータの漏洩を緩和する空間ブロック分割プロトコルを採用する。
この作品の主な貢献は次のとおりである。
(i)CMEMS HR-OC 乱流ラベル付きマルチスペクトルパッチを模擬したスケーラブルなデータセット生成パイプラインペアリング
(二)漏洩認識地理空間分割により訓練され、組込み制約に適合する小型多層受容器(MLP)を用いた濁度回帰器
三 パラメータ共有による密集空間予測の再構成により、濁度マッピングと簡易しきい値ベースの異常マスクをオンボード決定論理に適用することができる。
Intel Myriad Vision Processing Unit (VPU)への組み込みデプロイメントは、低消費電力ハードウェアの実現可能性をさらに確認し、マルチスペクトル入力からの低遅延推論をサポートする。
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