Landsat Time Series Reconstruction Using a Closed-Form Continuous Neural Network in the Canadian Prairies Region
Notice bibliographique
Résumé
The Landsat archive stands as one of the most critical datasets for studying landscape change, offering over 50 years of imagery. This invaluable historical record facilitates the monitoring of land cover and land use changes, helping to detect trends in and the dynamics of the Earth's system. However, the relatively low temporal frequency and irregular clear-sky observations of Landsat data pose significant challenges for multi-temporal analysis. To address these challenges, this research explores the application of a closed-form continuous-depth neural network (CFC) integrated within a recurrent neural network (RNN) called CFC-mmRNN for reconstructing historical Landsat time series in the Canadian Prairies region from 1985 to present. The CFC method was evaluated against the continuous change detection (CCD) method, widely used for Landsat time series reconstruction and change detection. The findings indicate that the CFC method significantly outperforms CCD across all spectral bands, achieving higher accuracy with improvements ranging from 33% to 42% and providing more accurate dense time series reconstructions. The CFC approach excels in handling the irregular and sparse time series characteristic of Landsat data, offering improvements in capturing complex temporal patterns. This study underscores the potential of leveraging advanced deep learning techniques like CFC to enhance the quality of reconstructed satellite imagery, thus supporting a wide range of remote sensing (RS) applications. Furthermore, this work opens up avenues for further optimization and application of CFC in higher-density time series datasets such as MODIS and Sentinel-2, paving the way for improved environmental monitoring and forecasting.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».