Planet发布用于时间序列分析和机器学习的分析就绪产品
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科技
2024-10-29 07:30
北京
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2024年10月，行星公司(Planet Labs PBC, 简称Planet)发布了分析就绪产品(Analysis-Ready PlanetScope, ARPS)，ARPS是针对行星望远镜(PlanetScope)星座卫星数据创建的协调和空间一致的产品，该产品可提供几乎每日的对地观测遥感图像并能被用于时间序列分析和机器学习应用。Planet公司的PlanetScope星座由上百颗鸽子(Dove)卫星组成，每天获取覆盖全球的3米分辨率多光谱数据。图1 Planet分析就绪产品示意图(引自Planet)PlanetScope星座的数据涉及上百颗小卫星，这些卫星常规预处理的数据会存在几何和辐射上的不一致性，而且需要考虑多颗星数据空间上的拼接和不同的成像时间的使用，这些问题导致用户还需要做大量的数据处理工作然后才能保证后续准确有效的分析。Planet公司最新推出的ARPS通过减少不同卫星成像和不同成像时间之间的不一致性，对PlanetScope每日3米图像的数据进行标准化；然后将这些数据与时间和空间一致的第三方来源(如Landsat、Sentinel-2、MODIS和VIIRS)进行协调，以生成序列图像(堆栈)，形成一个更精确的数据集，可以在行星洞察(Planet Insights)平台中轻松进行操作、分析和可视化。ARPS有3个优点：（1）针对不同卫星传感器差异和大气条件的校准进行了时间分析优化；（2）与可信的第三方来源数据协调，确保了分析的一致性；（3）可直接用于定量模型和机器学习分析。视频1是Planetscope分析就绪产品与反射率(景)产品的比较。可以看到，随着时间的推移，ARPS的辐射一致性得到改善，ARPS对视频中方块区域(AOI)的覆盖更加完整。视频1 PlanetScope分析就绪数据与反射率产品比较(引自Planet)Planet新推出的分析就绪数据ARPS针对时间分析进行了优化，考虑了过去，并确保了对感兴趣区域内长期变化的准确测量。ARPS几何和辐射的一致性使用户可直接使用多期、多传感器遥感数据进行分析。在一个快速变化、数据饱和的世界里，将信号与噪声分离的卫星遥感数据产品对用户来说更有价值。
1. Planet Releases Analysis-Ready PlanetScope Product for Time-Series Analysis and Machine Learning Models. https://www.planet.com/pulse/planet-releases-analysis-ready-planetscope-product-for-time-series-analysis-and-machine-learning-models/ .
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