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Multi-Channel Satellite Image Analysis Using a Variational Approach

机译：使用变分方法的多通道卫星图像分析

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Currently, meteorological satellites provide multichannel image sequences including visible, temperature and water vapor channels. Based on a variational approach, we propose mathematical models to address some of the usual challenges in satellite image analysis such as: (i) the estimation and smoothing of the cloud structures by decoupling them into different layers depending on their altitudes, (ii) the estimation of the cloud structure motion by combining information from all the channels, and (iii) the 3D visualization of both the cloud structure and the estimated displacements. We include information of all the channels in a single variational motion estimation model. The associated Euler-Lagrange equations yield to a nonlinear system of partial differential equations that we solve numerically using finite-difference schemes. We illustrate the performance of the proposed models with numerical experiments on two multichannel satellite sequences of the North Atlantic, one of them from the Hurricane Vince. Based on a realistic synthetic ground truth motion, we show that our multichannel approach overcomes the single channel estimation for both the average Euclidean and angular errors.
机译：当前，气象卫星提供包括可见，温度和水蒸气通道的多通道图像序列。基于变分方法，我们提出了数学模型来应对卫星图像分析中的一些常见挑战，例如：（i）通过根据云结构的高度将其解耦到不同的层中来估计和平滑云结构，（ii）通过组合来自所有通道的信息来估算云结构运动，以及（iii）云结构和估算位移的3D可视化。我们将所有通道的信息都包含在一个变量运动估计模型中。相关的Euler-Lagrange方程产生一个非线性的偏微分方程组，我们使用有限差分方法进行数值求解。我们通过在北大西洋的两个多通道卫星序列上进行数值实验，说明了所提出模型的性能，其中一个来自飓风文斯。基于现实的合成地面真实运动，我们证明了我们的多通道方法克服了平均欧几里德误差和角度误差的单通道估计。

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