Machine Learning Methods for Earth Observation and Remote Sensing Using Spaceborne GNSS Reflectometry: Current status, challenges, and future prospects
Notice bibliographique
Résumé
Spaceborne GNSS reflectometry (GNSS-R) missions have been successfully launched in recent years, such as Technology Demonstration Satellite (TDS-1) in 2014, Cyclone Global Navigation Satellite System (CYGNSS) in 2016, Bufeng (BF)-1 A/B in 2019, and Fengyun (FY)-3E/3F/3G and Tianmu-1, launched successively in 2021. They provide a large amount of data to support spaceborne GNSS-R remote sensing applications, and spaceborne GNSS-R technology has also been widely used in various remote sensing fields by virtue of its advantages. With the rise of artificial intelligence (AI), many machine learning (ML) models have been developed for GNSS-R observations to estimate geophysical parameters. In particular, deep learning (DL) techniques have proved to have great potential to improve the accuracy of retrieval models in spaceborne GNSS-R applications, including ocean, land, cryosphere, atmosphere, and environment monitoring. This article provides the first comprehensive review of the application of ML in GNSS-R for Earth observation and remote sensing. The article first summarizes common ML algorithms as well as their basic concepts and theories. It then thoroughly reviews the progress of ML methods in the field of spaceborne GNSS-R and discusses the advantages, disadvantages, and challenges of ML models applied to GNSS-R. More importantly, it is imperative to adopt DL into the field of GNSS-R remote sensing and use it as a general model to tackle unprecedented, large-scale, and impactful challenges in areas such as ocean, land, cryosphere, atmosphere, hydrology, and environment remote sensing.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».