MotifGen: Spatiotemporal interpolation of misaligned satellite images via multi-source generative modeling, in an application to tropical cyclones
作者: Clément Dauvilliers, Claire Monteleoni
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2026-06-23
💡 一句话要点
提出MotifGen以解决卫星图像时空插值问题
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 微波卫星图像 热带气旋 时空插值 生成模型 自监督学习 多源数据 红外观测 气象监测
📋 核心要点
- 现有微波卫星图像监测热带气旋的技术面临重访时间长和数据异质性高的挑战，导致快速演变阶段的缺失。
- 本文提出的MotifGen生成模型能够处理多源、不规则时间间隔和地理不对齐的微波图像数据，采用自监督学习进行训练。
- 实验结果显示，MotifGen在连续排名概率评分上显著优于传统监督训练，并且结合红外与微波数据的效果更佳。
📝 摘要（中文）
微波卫星图像在全球监测热带气旋降水和强度方面发挥着重要作用，但由于重访时间长，可能错过快速演变阶段。本文提出了一种首个可应用于多源地理空间数据的生成模型，解决了数据不对齐、时间间隔不规则及仪器特性差异等挑战。通过自监督任务训练，该模型在插值热带气旋微波图像时显著降低了连续排名概率评分，并通过结合红外和微波数据进一步提升了性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决微波卫星图像在监测热带气旋时的时空插值问题，现有方法难以处理来自不同仪器的数据异质性和不对齐性。
核心思路：MotifGen模型通过生成建模的方式，利用自监督学习对随机源进行掩蔽和重建，从而有效地进行时空插值。
技术框架：该模型的整体架构包括数据预处理、生成模型训练和插值生成三个主要模块。首先对输入数据进行标准化处理，然后通过自监督任务训练生成模型，最后生成插值结果。
关键创新：MotifGen是首个能够结合多种微波仪器和红外观测进行插值的生成模型，显著提升了插值精度和稳定性。
关键设计：模型采用了特定的损失函数以优化生成结果，并设计了适应不同数据源特性的网络结构，确保了模型的灵活性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MotifGen在连续排名概率评分上较监督训练方法显著降低，且结合红外与微波数据的插值效果优于仅使用微波数据的模型，生成的功率谱与真实观测数据更为接近。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括气象监测、灾害预警和气候变化研究。通过提高热带气旋监测的时效性和准确性，MotifGen有助于更好地应对自然灾害，减少损失，并为气候模型提供更可靠的数据支持。
📄 摘要（原文）
Microwave satellite imagery plays a crucial role in monitoring tropical cyclone precipitation and intensity worldwide, but suffers from long revisit times, potentially missing rapid storm evolution phases. While this raises the need for an interpolation method, it is made challenging by the high level of heterogeneity of microwave data coming from different instruments. In this work, we introduce the first generative model that can be applied to multiple geospatial sources that change across samples, occur at irregular time intervals, are misaligned geographically, and come from instruments with varying characteristics. We apply this model to the case of spatio-temporal interpolation of tropical cyclone microwave images from other microwave and infrared instruments. We train using a self-supervised task in which a random source is masked and reconstructed, and show that it leads to a significant decrease in Continuous Ranked Probability Score over supervised training. We show a further improvement by combining infrared and microwave data compared to microwave only. Using these improvements, the generative model produces an ensemble mean on par with that of a deterministic model, while generating a power spectrum significantly closer to that of true observations. To the best of our knowledge, this is the first generative model that interpolates microwave images of cyclones by combining multiple microwave instruments and infrared observations at irregular time intervals.