湿雪

通过物理积雪模型标签从卫星SAR图像中从卫星SAR图像中湿雪检测

摘要 - 卫星成像对湿积雪的检测目前是无监督的，由于难以在极端环境中收集地面真相，因此缺乏定量评估。在本文中，我们建议考虑与物理模型相关的信息，以使用合成孔径雷达（SAR）图像进行监督学习雪性能的目的。此数据集由Sentinel-1 SAR图像构造，并增强了从数字高程模型（DEM）获得的地形信息。使用Crocus物理雪模型在北阿尔卑斯山的规模上完成此数据的标签。然后，我们对标记数据集的13种组合进行了培训，这些数据集是广泛的机器学习模型，以定量确定湿积雪检测任务的最相关学习者。结果证明了不同算法之间的一致性，在将偏振法组合和地形方向数据纳入模型的输入中时，观察到了很大的改进。通过比较法国大型Rousses的验证区域上获得的湿雪地图与现有的哥白尼产品，分数雪覆盖（FSC）和SAR湿雪（SAR湿雪（SWS）），评估了在此数据集上训练的最佳算法解决方案。我们还比较了在测试区域的一个气象站获得的时间结果。结果显示，使用监督的学习方法，在熔融期间更好地表示湿积雪，以及在冬季被分类为湿的区域的减少。