Evaluación de técnicas de relleno de huecos en Sentinel-2 para la eliminación de nubes y la reconstrucción de datos

Área de la Ciencia:

• Teledetección
• Análisis Geoespacial
• Ciencia de Datos

Sus antecedentes:

• La cobertura de nubes causa frecuentemente huecos de datos en las imágenes Sentinel-2, lo que afecta a aplicaciones sensibles al tiempo como la gestión del agua y la predicción del rendimiento de los cultivos.
• Los métodos de relleno de huecos existentes carecen de comparaciones de rendimiento exhaustivas, lo que dificulta la selección óptima de la técnica.

Objetivo del estudio:

• Establecer un marco de evaluación para comparar métodos de relleno de huecos espaciales, temporales, espacio-temporales y espacio-espectrales para imágenes Sentinel-2.
• Evaluar la efectividad de estos métodos para restaurar huecos de datos inducidos por nubes utilizando únicamente datos derivados de satélites.

Principales métodos:

• Se utilizaron escenarios simulados de nubes para evaluar los métodos de relleno de huecos en las bandas visible, infrarroja cercana e infrarroja de onda corta de Sentinel-2.
• El rendimiento se evaluó utilizando el coeficiente de determinación (R²), rRMSE y sesgo.
• Los métodos incluyeron enfoques espaciales, temporales, espacio-temporales (por ejemplo, CLR, DL) y espacio-espectrales (por ejemplo, SSRF).

Principales resultados:

• Los métodos espacio-temporales, especialmente el agrupamiento y la regresión lineal (CLR), exhibieron la mayor precisión y robustez en diversos escenarios de huecos.
• El aprendizaje profundo espacio-temporal (DL) tuvo un buen rendimiento, pero requirió un entrenamiento significativo y mostró una generalización limitada.
• Los métodos espacio-espectrales (SSRF) mostraron buenos resultados en las bandas visible y NIR, mientras que los métodos espaciales como el kriging tuvieron dificultades con huecos más grandes.

Conclusiones:

• Las técnicas de relleno de huecos espacio-temporales, en particular CLR, son las más efectivas para restaurar huecos inducidos por nubes en datos Sentinel-2.
• El estudio proporciona una evaluación comparativa para guiar la selección de métodos apropiados de relleno de huecos e identificar áreas para futuras investigaciones.
• Todo el código está disponible públicamente para garantizar la reproducibilidad y facilitar futuros avances en el relleno de huecos de datos satelitales.