Hot take: deep learning is slowly going to make large swaths of remote sensing research irrelevant. It takes a PhD to understand sensors and physics and ecology enough to write an algorithm to deduce crop type. It takes a weekend to train a deep learning model to do it.
-
Näytä tämä ketju
-
Vastauksena käyttäjälle @mouthofmorrison
Great! So how come after over a decade of machine learning research to produce cloud masks for remote sensing days there's still very few that perform better than the expert cloudmasks? That's a lot of weekends of training we've had!
1 vastaus 0 uudelleentwiittausta 14 tykkäystä -
Vastauksena käyttäjille @simon_sat ja @mouthofmorrison
days = data. Machine learning text prediction ain't as good as expert typing either ;-)
1 vastaus 0 uudelleentwiittausta 2 tykkäystä -
Vastauksena käyttäjälle @simon_sat
Are there better cloud masking algorithms than the ML-based ones? I’m thinking of the
@sinergise open source model for Sentinel-2, for instance. Haven’t seen it compared to Fmask but I would guess it’s betterhttps://link.medium.com/sbSiHhcP5lb2 vastausta 0 uudelleentwiittausta 1 tykkäys -
But it's pixel-based (fast!) and using LightGBM tree-based gradient boosting, so no DL and nothing spatially-aware. IMHO not that far from the point being made here that these kind of efforts are still in the top position at the global scale.
2 vastausta 1 uudelleentwiittaus 6 tykkäystä
Plus, there's more satellites out there than sentinel 2 and the other mid resolution ones, they don't have good bands for cloud masking whether by expert or DL!
Lataaminen näyttää kestävän hetken.
Twitter saattaa olla ruuhkautunut tai ongelma on muuten hetkellinen. Yritä uudelleen tai käy Twitterin tilasivulla saadaksesi lisätietoja.

