衛星リモートセンシング

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深層拡散モデルを用いて、衛星データから4時間先の雷雲の発達を高精度に予測する。

切り貼り式データ拡張は、衛星画像のセマンティックセグメンテーションモデルの一般化性能を大幅に向上させる。

本研究では、スパース表現に基づく新しい機器分光応答関数推定手法を提案し、従来の parametric モデルと比較して大幅な精度向上を実現した。

衛星画像時系列データを用いて環境、農業、その他の地球観測変数をモデル化するための深層学習手法の最新動向をレビューする。

センチネル2号マルチスペクトルデータとセンチネル5P エアロゾルデータを融合したSen2Fireデータセットを紹介し、特定のバンド組み合わせを使用することで、従来の手法よりも優れた野火検知性能が得られることを示した。また、エアロゾルデータの統合が野火検知に前向きな影響を及ぼすことを明らかにした。

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