satellite data | BriefGPT - AI 论文速递

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ICML大规模估计冠层高度
全球范围树冠高度估计的框架，基于卫星数据，利用先进的数据预处理技术，采用一种针对地面真实高度测量中固有的地理定位误差的新型损失函数，并利用来自航天飞机雷达测绘任务的数据，有效地过滤掉山区错误标签，提高了在那些区域的预测可靠性。与实际高度标签
PDFa month ago
多标签引导的软对比学习用于高效地球观测预训练
利用自监督预训练技术在大规模卫星数据上取得了重要进展，同时发现在地表覆盖地表利用产品等自由全球语义信息资源和自然世界的视觉基础模型等重要资源的应用能显著提高地球观测预训练的效率和效果。
PDFa month ago
卫星数据是机器学习中的独特模式
通过对卫星数据的研究，本文论述了卫星数据对于机器学习的独特性以及相关的研究议题，并提出了将 SatML 从一个有趣的应用领域转变为一个专门的研究学科的关键问题和可操作建议。
PDF5 months ago
基于克里金法的伪标签生成增强地面 PM2.5 预测
通过引入一种称为普通克里金法的空间插值技术生成的伪标签，将未标记的卫星图像与稀疏的地面测量数据融合，从而充分利用可用的卫星数据资源来增强卷积神经网络 - 随机森林模型的性能，提高空间相关性并降低预测误差。
PDF6 months ago
卫星影像与人工智能：从研究到部署和影响的海洋保护新时代
通过利用卫星数据和机器学习模型，本论文设计了专门针对合成孔径雷达（Sentinel-1）、光学影像（Sentinel-2）和夜间灯光（Suomi-NPP/NOAA-20）的计算机视觉模型，旨在实时监测海上活动，并为全球用户提供免费的实时海洋
PDF7 months ago
基于卫星的特征提取与贝类毒素污染的多元时间序列预测
通过使用卫星数据构建预测模型，结合贝类毒素污染数据，能够提升贝类毒素污染水平的预测，并证明了远程感应等高维数据的集成对模型的预测能力没有负面影响。
PDF7 months ago
基于 Transformer 的卫星图像雷达合成的严重天气即时预报
使用卫星数据的变压器模型现在预测地基雷达图像序列，可在两小时领先时间内，支持大范围的降水预测并为数据稀缺地区提供雷达替代品。
PDF8 months ago
使用卷积变换网络从 SAR 数据中分割海冰
本文提出了一种基于 SAR 卫星图像的混合卷积变换器网络的海冰分割新方法，优于传统卷积网络，在保持良好性能的同时比纯变换器模型高效，该方法对于海冰参数的自动化监测非常重要。
PDFa year ago
如何利用时空上下文丰富日前太阳辐照预测
本文采用深度学习，设计了一个利用卫星数据的时空上下文来高精度预测全球水平辐照度（GHI）的天际时间序列预测模型，并提出了一种预测不确定性分布的方法。作者通过将特别困难的日子（在这项研究中特别是经历变化多端的多云天）与简单的日子分开来评估模型
PDFa year ago
CVPR利用公开可用的多模态数据源估算关键山地水盆积雪量
利用多源空间和时间信息的方法，借助卫星数据和天气数据，可以有效地估测关键山区的积雪深度，其可取代高昂、稀少、偏向已开发区域的多次 LiDAR 测量或就地漫长实地调查。
PDF2 years ago