Generative Diffusion Models for Compressed Sensing of Satellite LiDAR Data: Evaluating Image Quality Metrics in Forest Landscape Reconstruction
Abstrakt
Spaceborne LiDAR systems are crucial for Earth observation but face hardware constraints, thus limiting resolution and data processing. We propose integrating compressed sensing and diffusion generative models to reconstruct high-resolution satellite LiDAR data within the Hyperheight Data Cube (HHDC) framework. Using a randomized illumination pattern in the imaging model, we achieve efficient sampling and compression, reducing the onboard computational load and optimizing data transmission. Diffusion models then reconstruct detailed HHDCs from sparse samples on Earth. To ensure reliability despite lossy compression, we analyze distortion metrics for derived products like Digital Terrain and Canopy Height Models and evaluate the 3D reconstruction accuracy in waveform space. We identify image quality assessment metrics—ADD_GSIM, DSS, HaarPSI, PSIM, SSIM4, CVSSI, MCSD, and MDSI—that strongly correlate with subjective quality in reconstructed forest landscapes. This work advances high-resolution Earth observation by combining efficient data handling with insights into LiDAR imaging fidelity.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (10)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- Publikacja w czasopiśmie
- Opublikowano w:
-
Remote Sensing
nr 17,
wydanie 7,
ISSN: 2072-4292 - ISSN:
- 2072-4292
- Rok wydania:
- 2025
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.3390/rs17071215
- Źródła finansowania:
- Weryfikacja:
- Brak weryfikacji
wyświetlono 0 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Machine Learning and Deep Learning Methods for Fast and Accurate Assessment of Transthoracic Echocardiogram Image Quality
- W. Nazar,
- K. Nazar,
- L. Daniłowicz-Szymanowicz