Quantifying the Effect of Registration Error on Spatio-Temporal Fusion
Notice bibliographique
Résumé
It is challenging to acquire satellite sensor data with both fine spatial and fine temporal resolution, especially for monitoring at global scales. Among the widely used global monitoring satellite sensors, Landsat data have a coarse temporal resolution, but fine spatial resolution, while moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) data have fine temporal resolution, but coarse spatial resolution. One solution to this problem is to blend the two types of data using spatio-temporal fusion, creating images with both fine temporal and fine spatial resolution. However, reliable geometric registration of images acquired by different sensors is a prerequisite of spatio-temporal fusion. Due to the potentially large differences between the spatial resolutions of the images to be fused, the geometric registration process always contains some degree of uncertainty. This article analyzes quantitatively the influence of geometric registration error on spatio-temporal fusion. The relationship between registration error and the accuracy of fusion was investigated under the influence of different temporal distances between images, different spatial patterns within the images and using different methods (i.e., spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM), and Fit-FC; two typical spatio-temporal fusion methods). The results show that registration error has a significant impact on the accuracy of spatio-temporal fusion; as the registration error increased, the accuracy decreased monotonically. The effect of registration error in a heterogeneous region was greater than that in a homogeneous region. Moreover, the accuracy of fusion was not dependent on the temporal distance between images to be fused, but rather on their statistical correlation. Finally, the Fit-FC method was found to be more accurate than the STARFM method, under all registration error scenarios.
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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 | 0,009 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».