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【24h】

Optimizing Sentinel-2 image selection in a Big Data context

机译：在大数据环境中优化Sentinel-2图像选择

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AbstractProcessing large amounts of image data such as the Sentinel-2 archive is a computationally demanding task. However, for most applications, many of the images in the archive are redundant and do not contribute to the quality of the final result. An optimization scheme is presented here that selects a subset of the Sentinel-2 archive in order to reduce the amount of processing, while retaining the quality of the resulting output. As a case study, we focused on the creation of a cloud-free composite, covering the global land mass and based on all the images acquired from January 2016 until September 2017. The total amount of available images was 2,128,556. The selection of the optimal subset was based on quicklooks, which correspond to a spatial and spectral subset of the original Sentinel-2 products and are lossy compressed. The selected subset contained 94,093 image tiles in total, reducing the amount of images to be processed to 4.42% of the full set.
机译：摘要处理大量图像数据（例如Sentinel-2存档）是一项计算量巨大的任务。但是，对于大多数应用程序而言，存档中的许多图像都是多余的，不会影响最终结果的质量。此处介绍了一种优化方案，该方案选择Sentinel-2档案的一个子集，以减少处理量，同时保留结果输出的质量。作为案例研究，我们专注于创建一个无云的复合图像，该图像覆盖了全球土地面积，并基于2016年1月至2017年9月获取的所有图像。可用图像总量为2,128,556。最佳子集的选择基于快速查找，该快速查找对应于原始Sentinel-2产品的空间和频谱子集，并且经过有损压缩。所选子集总共包含94,093个图像图块，从而将要处理的图像量减少到整个图像集的4.42％。

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