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Physics-constrained deep learning for biophysical parameter retrieval from Sentinel-2 images: Inversion of the PROSAIL model

遥感 叶面积指数 反演(地质) 计算机科学 辐射传输 大气辐射传输码 背景(考古学) 环境科学 人工神经网络 人工智能 地理 地质学 生态学 古生物学 物理 考古 构造盆地 量子力学 生物
作者
Yoël Zérah,Silvia Valero,Jordi Inglada
出处
期刊:Remote Sensing of Environment [Elsevier BV]
卷期号:312: 114309-114309 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.rse.2024.114309
摘要

In this era of global warming, the regular and accurate mapping of vegetation conditions is essential for monitoring ecosystems, climate sustainability and biodiversity. In this context, this work proposes a physics-guided data-driven methodology to invert radiative transfer models (RTM) for the retrieval of vegetation biophysical variables. A hybrid paradigm is proposed by incorporating the physical model to be inverted into the design of a neural network architecture, which is trained by exploiting unlabeled satellite images. In this study, we show how the proposed strategy allows the simultaneous probabilistic inversion of all input PROSAIL model parameters by exploiting Sentinel-2 images. The interest of the proposed self-supervised learning strategy is corroborated by showing the limitations of existing simulation-trained machine learning algorithms. Results are assessed on leaf area index (LAI) and canopy chlorophyll content (CCC) in-situ measurements collected on four different field campaigns over three European tests sites. Prediction accuracies are compared with performances reached by the well-established Biophysical Processor (BP) of the Sentinel Application Platform (SNAP). Obtained overall accuracies corroborate that the proposed methodology achieves performances equivalent to or better than the state-of-the-art methods.
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