Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
YJ
Yan Jia
Author with expertise in Synthetic Aperture Radar Interferometry
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
10
(80% Open Access)
Cited by:
5
h-index:
16
/
i10-index:
25
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Remote sensing and its applications using GNSS reflected signals: advances and prospects

Shuanggen Jin et al.May 26, 2024
Abstract The Global Navigation Satellite Systems (GNSS), including the US’s GPS, China’s BDS, the European Union’s Galileo, and Russia’s GLONASS, offer real-time, all-weather, any-time, anywhere and high precision observations by transmitting L band signals continuously, which have been widely used for positioning, navigation and timing. With the development of GNSS technology, it has been found that GNSS-reflected signals can be used to detect Earth’s surface characteristics together with other signals of opportunity. In this paper, the current status and latest advances are presented on Global Navigation Satellite System-Reflectometry (GNSS-R) in theory, methods, techniques and observations. New developments and progresses in GNSS-R instruments, theoretical modeling, and signal processing, ground and space-/air-borne experiments, parameters retrieval (e.g. wind speed, sea surface height, soil moisture, ice thickness), sea surface altimetry and applications in the atmosphere, oceans, land, vegetation, and cryosphere are given and reviewed in details. Meanwhile, the challenges in the GNSS-R development of each field are also given. Finally, the future applications and prospects of GNSS-R are discussed, including multi-GNSS reflectometry, new GNSS-R receivers, GNSS-R missions, and emerging applications, such as mesoscale ocean eddies, ocean phytoplankton blooms, microplastics detection, target recognition, river flow, desert studies, natural hazards and landslides monitoring.
0
Paper
Citation4
0
Save
0

Complex-Valued 2D-3D Hybrid Convolutional Neural Network with Attention Mechanism for PolSAR Image Classification

Wenmei Li et al.Aug 9, 2024
The recently introduced complex-valued convolutional neural network (CV-CNN) has shown considerable advancements for polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image classification by effectively incorporating both magnitude and phase information. However, a solitary 2D or 3D CNN encounters challenges such as insufficiently extracting scattering channel dimension features or excessive computational parameters. Moreover, these networks’ default is that all information is equally important, consuming vast resources for processing useless information. To address these issues, this study presents a new hybrid CV-CNN with the attention mechanism (CV-2D/3D-CNN-AM) to classify PolSAR ground objects, possessing both excellent computational efficiency and feature extraction capability. In the proposed framework, multi-level discriminative features are extracted from preprocessed data through hybrid networks in the complex domain, along with a special attention block to filter the feature importance from both spatial and channel dimensions. Experimental results performed on three PolSAR datasets demonstrate our present approach’s superiority over other existing ones. Furthermore, ablation experiments confirm the validity of each module, highlighting our model’s robustness and effectiveness.
0

Short-Term Prediction of Photovoltaic Power Based on DBSCAN-SVM Data Cleaning and PSO-LSTM Model

Yujin Liu et al.Jan 1, 2024
Accurate short-term photovoltaic (PV) power prediction helps to improve the economic efficiency of power stations and is of great significance to the arrangement of grid scheduling plans.In order to improve the accuracy of PV power prediction further, this paper proposes a data cleaning method combining density clustering and support vector machine.It constructs a short-term PV power prediction model based on particle swarm optimization (PSO) optimized Long Short-Term Memory (LSTM) network.Firstly, the input features are determined using Pearson's correlation coefficient.The feature information is clustered using density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN), and then, the data in each cluster is cleaned using support vector machines (SVM).Secondly, the PSO is used to optimize the hyperparameters of the LSTM network to obtain the optimal network structure.Finally, different power prediction models are established, and the PV power generation prediction results are obtained.The results show that the data methods used are effective and that the PSO-LSTM power prediction model based on DBSCAN-SVM data cleaning outperforms existing typical methods, especially under non-sunny days, and that the model effectively improves the accuracy of short-term PV power prediction.
0

Improving CYGNSS-Based Soil Moisture Coverage Through Autocorrelation and Machine Learning-Aided Method

Yan Jia et al.Jan 1, 2024
Global Navigation System Reflectometry (GNSS-R) is a microwave remote sensing technology that enables Earth observation by receiving GNSS signals reflected from the Earth's surface. The Cyclone Global Navigation Satellite System (CYGNSS) constellation is a satellite system that uses GNSS-R technology with high temporal resolution and has been a popular data source in soil moisture retrieval in recent years. However, the constant movement of GNSS transmitters and GNSS-R satellites results in potentially chaotic and random observations of the Earth's surface, with many unevenly distributed gaps in the observed data. In this paper, a gap-filling method based on spatial autocorrelation is proposed to interpolate the gaps within these observation datasets, with SM being estimated post-interpolation. The sample set for the model comprises points surrounding the interpolation target, with modeling conducted considering factors of spatial weighting to estimate values at the interpolation target. Different autocorrelation-based gap-filling methods using CYGNSS data can achieve good estimation accuracy, and the data coverage after interpolation is on average 1.8 times greater than before interpolation. The gap-filling method using XGBoost achieves the best performance and offers the highest accuracy in SM estimation, with an average correlation coefficient of 0.8445, and an average RMSE of 0.0457 m 3 /m 3 . The gap-filling approach can significantly enhance data coverage and facilitate the filling of daily gaps in CYGNSS data with all maintaining high SM estimation accuracy. The estimation of daily missing values using CYGNSS data can fully exploit the embedded surface features in the data's fine resolution and can provide high-resolution SM retrieval.
0

A Multi-modal Prompt Learning Framework for Early Detection of Fake News

Wenqiang Hu et al.May 28, 2024
Information spreads quickly through social media platforms, especially fake news with negative or even malicious intentions. In recent years, psychological studies have found that explicit reminders of fake news would diminish its consequence. Therefore, it is crucial to identify their authenticity at an early stage to avoid serious consequences. However, existing methods for fake news detection either utilize auxiliary information including users’ profiles and related events propagation networks or require sufficient and high-quality training data, which is not suitable for early fake news detection in real. An increasing number of social media news not only involves natural language content but also visual content such as images and videos, which give us a new view of fake news detection at an early stage by multi-modal data. In this paper, we propose a Multi-modal Prompt Learning framework (MPL) based on the multi-modal pre-trained model CLIP for early detection of fake news. A learnable prompt module is developed to adaptively and efficiently generate prompt representations to boost the semantic context. MPL can be implemented in supervised or few-shot settings. Extensive experiments show that the proposed MPL obtains substantial performance and efficiency improvement for the early-stage fake news detection task. The results demonstrate that MPL performs considerably well compared to both the state-ofthe-art supervised multi-modal models and the latest promptbased few-shot multi-modal models. Especially, the high recall of fake news and the high precision of real news that MPL achieved compared to other baselines verify that it will better approach one of the motivations that providing early notification of “maybe real” or “maybe fake” with the release of the news.
0

Utilizing CYGNSS Data for Flood Monitoring and Analysis of Influencing Factors

Yan Jia et al.Dec 5, 2024
Flood disasters are among the most severe natural calamities worldwide and typically occur in densely populated areas with abundant lakes and high rainfall. These disasters cause significant damage to the environment and human settlements. Therefore, accurately monitoring and understanding the occurrence and evolution of floods, as well as studying the influencing factors, is of great importance. This study employs CYGNSS satellite data from a constellation of small satellites equipped with reflective radar, which observe the Earth's surface with high spatial and temporal resolution. Such systems effectively monitor the distribution of water bodies and hydrological processes on land surfaces. By collecting and analyzing CYGNSS data, we can map the distribution of water bodies during flood events to assess the extent and severity of the flooding. Additionally, this study examines various factors influencing flooding, including rainfall, land use, and topography. By compiling relevant meteorological, geographical, and hydrological data, we aim to develop a model that elucidates the impacts of these factors on the initiation and progression of floods. Ultimately, this research offers a comprehensive analysis based on CYGNSS data for monitoring floods and their influencing factors. The goal is to yield significant insights and explore the potential of using CYGNSS data in flood monitoring efforts. In the context of global climate change and the increasing frequency of flood disasters, these findings are expected to provide a crucial scientific basis for improving flood prevention and management strategies, thereby helping to mitigate losses and enhance our warning and disaster response capabilities.
0

Detecting Polder Water Surface Dynamics Using Multi-Source Remote Sensing Data

Heng Yu et al.Dec 5, 2024
The flow of water in plain river network areas is significantly influenced by various factors, including human activities, upstream water influx, downstream tidal forces, and local rainfall. This leads to a complex situation where poor drainage and flooding are frequent occurrences. Polders play a crucial role in water management and agriculture in China by facilitating drainage and flood control, as well as supporting irrigation and aquaculture. As agriculture and water resource management continue to modernize, the monitoring and analysis of changes in water bodies and levels within polders become increasingly important. This paper primarily focuses on the detection of open water features in polder regions, mainly employing Sentinel-2 satellite imagery. By analyzing these data, we can effectively monitor the changes in the surface areas of water bodies within the polders. For our study, we have selected the Lixiahe region in China as it frequently experiences both flooding and drought conditions and houses a considerable number of polder zones. This region provides an ideal case study to explore the intricate relationship between water management infrastructure and natural hydrological phenomena. The importance of this research is manifold and significant. It advances the capabilities of remote sensing technologies and provides valuable insights for improved water level management in complex agricultural landscapes. The research introduces new methods and technical support for the remote sensing of water level changes in polders, contributing scientific support for enhanced water management and agricultural water conservation.