Towards a Deep Learning-based Spatio-temporal Fusion Approach for Accurately Improving Snow Cover Mapping: A Case Study in the Moroccan Atlas Mountains with Performance Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Remote sensing technologies provide continuous and detailed observations of various land surface parameters, including snow cover, vegetation, land surface temperature, soil moisture, and evapotranspiration, offering invaluable information at various scales and contexts. One of the major uses is the precise mapping and monitoring of seasonal snow cover dynamics, which are essential for water management and global water balance modeling. Since an intelligent ecosystem based on accurate snow cover estimation requires a collection of high-resolution satellite images, both temporally and spatially, to capture snow dynamics, particularly in semi-arid areas where snowfall is extremely variable. These requirements can be difficult to achieve based on a single sensor, mainly due to the trade-offs between the temporal, spectral, and spatial resolutions of the available satellites. In addition, atmospheric conditions and cloud contamination can increase the number of missing satellite observations. However, there is a promising solution to these limitations. Exploiting the complementary capabilities of the new-generation multispectral sensors aboard Landsat-8 (L8) and Sentinel-2 (S2), with spatial resolutions ranging from 10 to 30 meters, offers an unprecedented opportunity to significantly advance the accuracy of snow cover mapping. Hence, this study aims to investigate the effectiveness of the combined use of optical sensors through deep learning-based spatiotemporal image fusion to capture snow dynamics and produce detailed and dense Normalized Snow Difference Index (NDSI) time series in a semi-arid context. Three distinct deep learning models, namely Very Deep Super Resolution (VDSR), Super Resolution Unet (SR-Unet), and Residual Convolutional Neural Network (RCNN), were evaluated and compared to fuse L8 and S2 data. The findings indicate that all three approaches can provide accurate estimates for a coarse-resolution image at a given fusion date, although there are notable disparities in prediction quality between the different approaches. Specifically, R-squared values were measured at 0.94, 0.92, and 0.96 for RCNN, SR-Unet, and VDSR, respectively, with corresponding root mean square error (RMSE) values of 0.09, 0.11, and 0.08. Our results suggest that the VDSR model is particularly effective in producing high-resolution merged snow time series and can compensate for the absence of ground snow cover data.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».