Application of DINCAE to Reconstruct the Gaps in Chlorophyll-a Satellite Observations in the South China Sea and West Philippine Sea
Notice bibliographique
Résumé
The Data Interpolating Empirical Orthogonal Functions (DINEOF) method has demonstrated usability and accuracy for filling spatial gaps in remote sensing datasets. In this study, we conducted the reconstruction of the chlorophyll-a concentration (Chl-a) data using a convolutional neural networks model called Data-Interpolating Convolutional Auto-Encoder (DINCAE), and we compared its performance with that of DINEOF. Furthermore, the cloud-free sea surface temperature (SST) was used as a phytoplankton dynamics predictor for the Chl-a reconstruction. Finally, four reconstruction schemes were implemented: DINCAE (Chl-a only), DINCAE (Chl-a and SST), DINEOF (Chl-a only), and DINEOF (Chl-a and SST), denoted rec1, rec2, rec3, and rec4 respectively. To quantitatively evaluate the accuracy of these reconstruction schemes, both the cross-validation and in situ data were used. The study domain was chosen to be the Northern South China Sea (SCS) and West Philippine Sea (WPS), bounded by 115–125°E and 16–24°N to test the model performance for the reconstruction of Chl-a under different Chl-a controlling mechanisms. The in situ validation showed that rec1 performs best among the four reconstruction schemes, and that adding SST into the Chl-a reconstruction cannot improve the reconstruction results. However, for cross validation, adding SST can slightly improve spatial distributions of the root mean square error (RMSE) between the reconstructed data and the original data, especially over the SCS continental shelf. Furthermore, the potential of DINCAE prediction is confirmed in this paper; thus, the trained DINCAE model can be re-applied to reconstruct other missing data, and more importantly, it can also be re-trained using the reconstructed data, thereby further improving reconstruction results. Another consideration is efficiency; with similar reconstruction conditions, DINCAE is 5–10 times faster than DINEOF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».