A Bayesian Deep Image Prior Downscaling Approach for High-Resolution Soil Moisture Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Soil moisture (SM) estimation is a critical part of environmental and agricultural monitoring, with satellite-based microwave remote sensing being the main SM source. However, the limited spatial resolution of most current remote sensing SM products reduces their utility for many applications such as evapotranspiration modeling and agriculture management. To address this issue, we propose a Bayesian deep image prior (BDIP) downscaling approach for producing high-resolution satellite SM estimates. More specifically, the high-resolution soil moisture estimation problem is formulated as a maximum a posteriori (MAP) problem, and solved via an encoder-decoder neural network architecture comprising of a deep fully convolutional neural network (FCNN) encoder for modeling the prior spatial correlation distribution of the underlying high-resolution SM variables, and a forward model characterizing the SM degeneration process for modeling the data likelihood. As such, the proposed BDIP approach provides a statistical framework that integrates deep learning with forward modelling in a coherent manner for combining different sources of information, i.e., the knowledge in forward model, the spatial correlation prior, and the remote sensing data and products. Experiments on the downscaling of Soil Moisture Active Passive (SMAP) SM products using the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) products show that SM maps estimated using the proposed method provide greater spatial detail information than other existing downscaling methods, with the SM estimates very close to in-situ measurements.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».