A Hybrid Temporal Compositing Algorithm for Multispectral Surface Reflectance Imagery
Notice bibliographique
Résumé
Temporal compositing of optical satellite imagery is widely used to improve the identification of representative clear-sky observations and to reduce data volume. This paper presents HybridTC, a hybrid temporal compositing algorithm developed for medium-resolution multispectral satellite imagery. HybridTC integrates the strengths of three established compositing methods: maximum ratio of near-infrared to blue band (MaxRNB), weighted parametric scoring (WPS) and spectral similarity-based scoring used for creating the national land cover database (NLCD), while mitigating their limitations. A key innovation of HybridTC lies in its spectral scoring formulas, which are robust and effective in identifying spectrally optimal compositing observations for both land and water surfaces. HybridTC, along with MaxRNB, WPS and NLCD, was implemented on the Google Earth Engine platform and used to generate 30-day and 90-day Sentinel-2 surface reflectance composites for 42 study sites spanning 14 global terrestrial biomes between June and September of 2022 or 2023. Composites were evaluated qualitatively and quantitatively in terms of spectral accuracy, temporal dispersion and spatial congruency. HybridTC achieved the best spectral accuracy with a median site spectral Euclidean distance of 4.57 and 4.54 for 30-day and 90-day composites, surpassing the second-best NLCD approach by 22.54% and 18.05%, respectively. HybridTC also resulted in the lowest temporal dispersion amongst tested methods, with a median site day of year deviation of 5.35 days for 30-day composites and 5.66 days for 90-day composites, outperforming the second-best WPS approach by 1.24 and 5.62 days, respectively. HybridTC attained the highest spatial congruency, in terms of percentage of same-date neighbouring pixels, of 76.46% for 30-day composites and 75.99% for 90-day composites, exceeding WPS, the second-best method, by 7.28% and 69.02%, respectively. Our results demonstrate that HybridTC consistently outperforms other algorithms across all evaluation metrics, both on average and in extreme cases, suggesting its potential to enhance medium-resolution multispectral image composites produced by current and future global mosaic services.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».