Moderate resolution time series data management and analysis: automated large area mosaicking and quality control
Notice bibliographique
Résumé
The Canada Centre for Remote Sensing1 (CCRS) maintains national-scale Long Term Satellite Data Records (LTSDRs) as an essential component of Earth Observation (EO) based land surface monitoring. The CCRS LTSDR framework provides long-term capability to generate, archive and provide access to value-added satellite data and thematic products addressing various land surface monitoring needs of the Government of Canada. For many years, coarse-resolution LTSDRs supported basic land-cover and landuse information needs over large areas. While these LTSDRs, with pixel sizes between 250m and 1000m, are important for ongoing long-term time series analysis, increasingly there is an opportunity to use greater spatial resolution data to more effectively address monitoring and assessment of both anthropogenic and natural land surface changes. Until recently, cost and availability limited the usefulness of medium resolution (~30m pixel size) EO data for such analyses. Then, in 2009, the United States Geological Survey made Landsat data freely available. The potential for medium-resolution time series monitoring has been further strengthened by Landsat-8 and the pending launch of ESA's Sentinels. For this potential to be realized, new methods and algorithms are required to extract and analyse information from the medium resolution data, such as Landsat Time Series data, to monitor aspects of land surface dynamics. CCRS' new medium resolution LTSDR framework, the Time Series Data Management and Analysis System (TSDMAS), generates and manages value-added LTSDRs based on the TM, ETM and OLI sensors on board the Landsat 5, 7 and 8 missions, respectively. An overview of the TSDAMS system, and the algorithms implemented therein, will be presented. A new value-added data product will also be presented: a Top of Atmosphere Reflectance Coverage of Canada, at 30 m spatial resolution. This circa 2010 product has been generated by the TSDAMS from data acquired by the TM and ETM sensors. Product generation, quality control, and characteristics of the underlying dataset will be described. By providing readily available, national-scale Landsat data products, of "research quality", CCRS TSDMAS harnesses the potential of medium resolution EO data, and can exponentially increase the downstream generation and use of medium resolution land surface information products. The new system and example data product which are described were designed to assist government agencies, the scientific community, natural resources managers and non-governmental groups engaged in land cover mapping, and the generation of geophysical and biophysical products for the assessment of surface dynamics at national and regional scales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».