抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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中空間分解能衛星画像のための時系列は,地域および局所スケールでの環境評価およびモニタリングのための貴重な資源である。欧州宇宙機関(ESA)からのSentinel-2衛星は,13のスペクトルバンドと10mから60mまでの空間分解能を有するマルチスペクトル機器(MSI)を特徴とし,赤道の5日から極の1日アプローチまでの再訪問範囲を提供する。それらの発射以来,衛星からのSentinel-2 MSI画像時系列は様々な環境研究で広く使用されてきた。しかし,Sentinel-2画像時系列の値は完全には実現されておらず,それらの利用は画像上の雲汚染,特に曇天領域で妨げられる。クラウドフリー画像アベイラビリティと時系列の利用を増加させるため,本研究では,拡張時空間画像融合手法を用いて,Sentinel-2クラウドフリー画像時系列を再構成することを試みた。最初に,時空間画像融合モデルを,晴天画像が利用できないとき,合成Sentinel-2画像を予測するために適用した。第二に,雲汚染画像の曇りと雲影画素を,合成と観測画像対の差の解析に基づいて同定した。第3に,曇りと雲影画素を,その合成画像の対応する画素によって置き換えた。最後に,合成画像からの画素を,正規化プロセスにより観測画像に放射的に較正した。これらのプロセスを用いて,観測された雲のないピクセルを保って,より良い品質のための参照として観測された雲のないピクセルを用いて,合成画像を較正することによって,観測情報の値を最大限にするために,全長雲のないSentinel-2 MSI画像時系列を再構成することができた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】