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Global chlorophyll-a concentration estimation from moderate resolution imaging spectroradiometer using convolutional neural networks
Journal of Applied Remote Sensing ( IF 1.7 ) Pub Date : 2020-09-08 , DOI: 10.1117/1.jrs.14.034520 Bowen Yu 1 , Linlin Xu 2 , Junhuan Peng 2 , Zhongzheng Hu 3 , Alexander Wong 4
Journal of Applied Remote Sensing ( IF 1.7 ) Pub Date : 2020-09-08 , DOI: 10.1117/1.jrs.14.034520 Bowen Yu 1 , Linlin Xu 2 , Junhuan Peng 2 , Zhongzheng Hu 3 , Alexander Wong 4
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Abstract. The accurate estimation of global chlorophyll-a (Chla) concentration from the large remote sensing data in a timely manner is crucial for supporting various applications. Moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) is one of the most widely used earth observation data sources, which has the characteristics of global coverage, high spectral resolution, and short revisit period. So the estimation of global Chla concentration from MODIS imagery in a fast and accurate manner is significant. Nevertheless, the estimation of Chla concentration from MODIS using traditional machine learning approaches is challenging due to their limited modeling capability to capture the complex relationship between MODIS spatial–spectral observations and the Chla concentration, and also their low computational efficiency to address large MODIS data in a timely manner. We, therefore, explore the potential of deep convolutional neural networks (CNNs) for Chla concentration estimation from MODIS imagery. The Ocean Color Climate Change Initiative (OC-CCI) Chla concentration image is used as ground truth because it is a well-recognized Chla concentration product that is produced by assimilating different satellite data through a complex data processing steps. A total of 12 monthly OC-CCI global Chla concentration maps and the associated MODIS images are used to investigate the CNN approach using a cross-validation approach. The classical machine learning approach, i.e., the supported vector regression (SVR), is used to compare with the proposed CNN approach. Comparing with the SVR, the CNN performs better with the mean log root-mean-square error and R2 of being 0.129 and 0.901, respectively, indicating that using the MODIS images alone, the CNN approach can achieve results that is close to the OC-CCI Chla concentration images. These results demonstrate that CNNs may provide Chla concentration images that are reliable, stable and timely, and as such CNN constitutes a useful technique for operational Chla concentration estimation from large MODIS data.
中文翻译:
使用卷积神经网络从中等分辨率成像光谱仪估计全局叶绿素 a 浓度
摘要。及时从大型遥感数据中准确估计全球叶绿素 a (Chla) 浓度对于支持各种应用至关重要。中分辨率成像光谱仪(MODIS)是目前应用最广泛的对地观测数据源之一,具有覆盖全球、光谱分辨率高、重访周期短等特点。因此,从 MODIS 图像中快速准确地估计全球 Chla 浓度具有重要意义。然而,由于 MODIS 空间光谱观测与 Chla 浓度之间复杂关系的建模能力有限,因此使用传统机器学习方法从 MODIS 估计 Chla 浓度具有挑战性,以及它们在及时处理大型 MODIS 数据方面的低计算效率。因此,我们探索了深度卷积神经网络 (CNN) 在 MODIS 图像中估计 Chla 浓度的潜力。海洋颜色气候变化倡议 (OC-CCI) Chla 浓度图像被用作地面实况,因为它是公认的 Chla 浓度产品,通过复杂的数据处理步骤同化不同的卫星数据而产生。总共 12 个月度 OC-CCI 全球 Chla 浓度图和相关的 MODIS 图像用于使用交叉验证方法研究 CNN 方法。经典的机器学习方法,即支持向量回归(SVR),用于与提出的 CNN 方法进行比较。与 SVR 相比,CNN 表现更好,平均对数均方根误差和 R2 分别为 0.129 和 0.901,表明单独使用 MODIS 图像,CNN 方法可以获得接近 OC-CCI Chla 浓度图像的结果。这些结果表明,CNN 可以提供可靠、稳定和及时的 Chla 浓度图像,因此 CNN 构成了从大型 MODIS 数据估计操作 Chla 浓度的有用技术。
更新日期:2020-09-08
中文翻译:
使用卷积神经网络从中等分辨率成像光谱仪估计全局叶绿素 a 浓度
摘要。及时从大型遥感数据中准确估计全球叶绿素 a (Chla) 浓度对于支持各种应用至关重要。中分辨率成像光谱仪(MODIS)是目前应用最广泛的对地观测数据源之一,具有覆盖全球、光谱分辨率高、重访周期短等特点。因此,从 MODIS 图像中快速准确地估计全球 Chla 浓度具有重要意义。然而,由于 MODIS 空间光谱观测与 Chla 浓度之间复杂关系的建模能力有限,因此使用传统机器学习方法从 MODIS 估计 Chla 浓度具有挑战性,以及它们在及时处理大型 MODIS 数据方面的低计算效率。因此,我们探索了深度卷积神经网络 (CNN) 在 MODIS 图像中估计 Chla 浓度的潜力。海洋颜色气候变化倡议 (OC-CCI) Chla 浓度图像被用作地面实况,因为它是公认的 Chla 浓度产品,通过复杂的数据处理步骤同化不同的卫星数据而产生。总共 12 个月度 OC-CCI 全球 Chla 浓度图和相关的 MODIS 图像用于使用交叉验证方法研究 CNN 方法。经典的机器学习方法,即支持向量回归(SVR),用于与提出的 CNN 方法进行比较。与 SVR 相比,CNN 表现更好,平均对数均方根误差和 R2 分别为 0.129 和 0.901,表明单独使用 MODIS 图像,CNN 方法可以获得接近 OC-CCI Chla 浓度图像的结果。这些结果表明,CNN 可以提供可靠、稳定和及时的 Chla 浓度图像,因此 CNN 构成了从大型 MODIS 数据估计操作 Chla 浓度的有用技术。