A Dynamic Observation Capability Index for Quantitatively Pre-Evaluating Diverse Optical Imaging Satellite Sensors

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A Dynamic Observation Capability Index for Quantitatively Pre-Evaluating Diverse Optical Imaging Satellite Sensors

机译：定量评估各种光学成像卫星传感器的动态观测能力指数

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Choosing a capable satellite sensor from a mass of homogeneous sensors to meet the requirements of observation tasks in various application scenarios is one of the basic challenges faced by the collaborative observation in an Earth Observation Sensor Web environment. This paper analyzed five main factors affecting the observation capability of optical imaging satellite sensors. This study proposed the concept of dynamic observation capability index (DOCI), which denotes the continuously changing observation performance of diverse sensors in various applications. A higher DOCI demonstrates stronger observation capability. The DOCI model consists of five subcapabilities: spatial–temporal covering capabilities (Coverage), thematic observation capability (Theme), environmental capability (Radiation), attribute capability (SpaceTime), and quality capability (Accuracy). We discussed the assessment methods on the basis of the DOCI model. To verify the proposed DOCI method, seven sensors (AVHRR/3, BGIS-2000, Hyperion, MERSI-1, MODIS, OLI, and SeaWiFS) were used in four different observation task scenarios: normalized difference vegetation index measurement, snow cover monitoring, oil spill detection, and vegetation-type mapping. The results showed that the changes in the observation capability of different sensors in different scenarios can be effectively assessed and modeled using the DOCI index, thus aiding in the scientific pre-evaluation of homogeneous optical sensors. DOCI can also be used as a quantitative, comprehensive, and all-purpose prior assessment method in web-based sensor planning.

机译：从大量同类传感器中选择一种功能强大的卫星传感器来满足各种应用场景中的观测任务要求，这是“地球观测传感器” Web环境中协作观测所面临的基本挑战之一。本文分析了影响光学成像卫星传感器观测能力的五个主要因素。这项研究提出了动态观察能力指数（DOCI）的概念，它表示在各种应用中各种传感器的观察性能在不断变化。较高的DOCI表示较强的观察能力。 DOCI模型由五个子功能组成：时空覆盖能力（覆盖），主题观察能力（主题），环境能力（辐射），属性能力（时空）和质量能力（准确性）。我们在DOCI模型的基础上讨论了评估方法。为了验证所提出的DOCI方法，在四个不同的观测任务场景中使用了七个传感器（AVHRR / 3，BGIS-2000，Hyperion，MERSI-1，MODIS，OLI和SeaWiFS）：标准化差异植被指数测量，积雪监测，漏油检测和植被类型映射。结果表明，利用DOCI指数可以有效地评估和建模不同场景下不同传感器的观测能力变化，从而有助于对同质光学传感器进行科学的预评估。 DOCI还可以用作基于Web的传感器计划中的定量，全面和通用的事前评估方法。

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《Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, IEEE Journal of》 |2014年第2期|515-530|共16页
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原文格式 PDF
正文语种 eng
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关键词
Fuzzy comprehensive evaluation (FCE); indexes; observation capability; optical sensors; performance evaluation; sensor web;

机译：模糊综合评价（FCE）;指标;观测能力;光学传感器;性能评价;传感器网;

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