Landsat är en grundläggande datakälla för att förstå historiska förändringar och dess inverkan på miljöprocesser. I denna forskning testar vi grunda och djupa konvolution neurala nätverk (CNN) för Landsat bild super-upplösning förbättring, utbildad med Sentinel-2, i tre studieplatser som representerar boreal skog, tundra, och gröda/skogsmiljöer. Analysen syftade till att bedöma baslinjeprestandan och fastställa kapaciteten för rumslig och tidsmässig utvidgning av de utbildade CNN:erna. Detta är inte en datafusionsmetod och en högupplöst bild behövs bara för att utbilda CNN. Resultaten visar på förbättringar med det djupare nätverket som i allmänhet uppnår bättre resultat. För rumslig och tidsmässig förlängning utförde det djupa CNN samma eller bättre än det grunda CNN, men till högre beräkningskostnad. Resultat för tidsförlängning påverkades av förändringspotential som minskade prestandaskillnaden mellan det grunda och djupa CNN. Visuell undersökning visade skarpare bilder om landtäckets gränser, linjära egenskaper och inomtäckta texturer. Resultaten tyder på att en rumslig förbättring av Landsat-arkivet är möjlig, med optimal prestanda där CNN:er kan tränas och tillämpas inom samma rumsliga domän. Framtida forskning kommer att bedöma förbättringen av tidsserier och tillhörande ansökningar om marktäcke.
Darren m.fl. REF assimilerade effektiviteten hos grunt och djupt CNN för superupplösningsuppgifter på satellitbilder.
Landsat Super-Resolution Enhancement Using Convolution Neural Networks and Sentinel-2 for Training
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}