Automating sentinel-1 SLC product processing: Parallelization and optimization for efficient polarimetric parameter extraction
Notice bibliographique
Résumé
Processing Sentinel-1 (S1) Single Look Complex (SLC) data is time-consuming, even with software like SNAP or PolSARpro. Command line processing on Windows provides an automated alternative, enabling R-based processing of multiple S1-SLC files without manual interaction. Here we demonstrate a user friendly automated process, to process an unlimited number of S1-SLC images, tailored for users with minimal SAR or programming competence. The proposed workflow integrates RStudio, SNAP, and PolSARpro software libraries to implement the same processes a user can achieve via the corresponding graphic user interfaces (GUI). The workflow includes bulk S1-SLC imagery downloads, installation and configuration of dependent software applications. Within the SNAP GUI, a base-graph was constructed, encompassing crucial processing steps such as data import, sub-swath extraction, orbit determination, calibration, speckle filtering, debursting, and terrain correction, which acts as a template for generating customized SNAP graphs for individual S1 imagery. These graphs are batch processed with R, using parallel computing to run multiple graphs simultaneously. In the subsequent PolSARpro processing phase, outputs from the SNAP processing pipeline are made interoperable with PolSARpro tools for onward post-processing. Similarly, we leverage the parallelization mechanisms of R for user specific parameter extraction, which maximizes resource utilization while maintaining computational performance.•Automated Workflow for SAR Processing: Introduces an automated, user-friendly framework combining RStudio, SNAP, and PolSARpro to process unlimited Sentinel-1 Single Look Complex (S1-SLC) images, eliminating manual interaction and catering to users with minimal programming or SAR expertise.•Customizable and Scalable Processing: Leverages SNAP's base-graph templates for essential SAR processing steps (e.g., orbit determination, calibration, speckle filtering, and terrain correction) to enable batch processing and parallel computing for efficient handling of large datasets.•Interoperability and Enhanced Performance: Integrates outputs from SNAP into PolSARpro for advanced post-processing, employing R-based parallelization to optimize resource utilization and ensure efficient user-specific parameter extraction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».