Instrument-to-Instrument translation: An AI tool to intercalibrate and homogenize observations from Earth-observing satellites
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is fundamentally altering Earth's natural systems, from shifting weather patterns and sea level rise to increasingly frequent extreme events. Understanding and responding to these changes demands continuous, reliable observations of our planet. While Earth-observing satellites have collected terabytes of data in recent decades with ever-increasing temporal, spatial, and spectral resolution, synthesizing these diverse data sources into homogeneous, long-term records remains a significant challenge for climate monitoring and situational awareness. We address this challenge with Instrument-to-Instrument Translation (ITI), an artificial intelligence framework that learns to translate between different satellite imaging domains. Building on unpaired image-to-image translation techniques, ITI overcomes a fundamental limitation in satellite data integration - it does not require the instruments to observe the same location at the same time. This flexibility enables ITI to perform instrument intercalibration, enhance image quality, mitigate sensor degradation, and achieve super-resolution asynchronously across multiple wavelength bands to enable multi-vantage point observationsBuilding on ITI's proven success in harmonizing solar observations, we extend the framework to address the unique challenges of Earth observation and atmospheric monitoring. More specifically, we demonstrate ITI’s capability by harmonizing observations from two geostationary weather satellites with complementary coverage: the Meteosat Second Generation (MSG) monitoring Europe and Africa with 11 spectral bands, and the Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES-16) observing the Americas with 16 spectral bands. For this, we developed rs_tools, a comprehensive software package that streamlines the creation of machine learning-ready datasets, and adapted the ITI pipeline to handle the specific complexities of Earth observation data, e.g. missing observations of visible bands at night. Our results reveal good agreement between the ITI-translated imagery and actual high-quality observations, especially for infrared spectral channels. We conduct a multi-faceted performance analysis using image quality metrics (PSNR, histogram distributions, power spectra) across varying spatial scales, spectral bands, and geographic features (land/ocean). The unique overlap in MSG and GOES-16 coverage over the Atlantic Ocean enables additional validation through paired metrics (MSE, Pearson correlation, SSIM) after projecting both observing systems into a common reference frame.The ITI tool is available as open-source software for the research community, and can easily be adapted to novel datasets and research applications. This research outcome is supported by NASA award 22-MDRAIT22-0018 (No. 80NSSC23K1045) and managed by Trillium Technologies, Inc.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».