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Boumahdi, MeryemeAutor o CoautorGonzalo-Martin, ConsueloAutor o CoautorGarcia-Pedrero, AngelAutor (correspondencia)

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31 de julio de 2025
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Artículo
Sí

Multisource Topographic-Enhanced Cloud Removal for Remote Sensing in Mountainous Landscapes

Publicado en: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 18 13489-13503 - 2025-01-01 18(), DOI: 10.1109/jstars.2025.3572379

Autores:

Boumahdi, M; Gonzalo-Martin, C; Lillo-Saavedra, M; Somos-Valenzuela, M; García-Pedrero, A
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Afiliaciones

Univ Concepcion, Fac Ingn Agr, Chillan 3812120, Chile - Autor o Coautor
Univ La Frontera, Fac Agr & Environm Sci, Dept Forest Sci, Temuco 4811230, Chile - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Ctr Biomed Technol, Pozuelo De Alarcon 28223, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Sch Comp Engn, Dept Comp Architecture & Technol, Boadilla Del Monte 28660, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

In mountainous landscapes, integrating topographical information is crucial for effective analysis and understanding. Remote sensing becomes indispensable in studying mountains, enabling the monitoring of critical aspects such as grassland degradation, snow depth, glacier dynamics. The intricate nature of mountain ecosystems requires a thorough understanding of their dynamics, given their vital role in providing habitats for unique species, influencing hydrology patterns, and indicating the impact of climate change. However, the persistent challenge of cloud cover obstructs surface observations, limiting the effectiveness of optical sensors. To overcome this obstacle, various cloud removal techniques have been developed, although they tend to struggle in such landscapes. In this study, we introduce CRT-UNet, a UNet-based cloud removal model that incorporates topographical information from digital elevation model (DEM) data as input to enhance performance in mountainous regions. By integrating synthetic aperture radar Sentinel-1 (S1) data, DEM information, and topographic insights into Sentinel-2 (S2) data, our model aims to enhance cloud removal capabilities, particularly in challenging terrains characterized by thick cloud coverage and significant elevation variations. This integration of topographical information enriches the cloud removal process, enabling more accurate restoration of obscured terrain features. The results demonstrate the superior performance of CRT-UNet in cloud removal across varying cloud cover levels and complex terrain features, such as rugged peaks and deep valleys. The proposed model outperforms state-of-the-art cloud removal models quantitatively and qualitatively. This underscores the importance of incorporating topographical information in remote sensing applications, particularly in mountainous regions, to improve data accuracy.
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Palabras clave

Climate changeCloud computingCloud coverCloud removalCloudsData modelsDigital elevation modelEarthGlacial geologyGlobal warmingImageImage reconstructionMissioMonitoringMountain regionMountainous areaNumerical modelOptical imagingOptical remote sensingOptical sensorsReconstructionRemote sensingRemote-sensingRemoval modelsSatellite dataSentinelSentinel-1Sentinel-1 (s1)Sentinel-2Sentinel-2 (s2)Synthetic aperture radarTopographic dataTopographical informationTopographyUneUnet

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición 7/67, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Geography, Physical.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-25:

  • Scopus: 1
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 12 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
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    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Chile.

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (BOUMAHDI, MERYEME) y Último Autor (GARCIA PEDRERO, ANGEL MARIO).

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido GARCIA PEDRERO, ANGEL MARIO.

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    Reconocimientos ligados al ítem

    The work of Meryeme Boumahdi was supported in part by GMV and in part by the Fundacion Mujeres por Africa under the Learn Africa program. This work was supported in part by the ESA under Grant 4000126706/19/I-NB through the Fire CCi+ project, in part by the Chilean Science Council (ANID) through the Anillo under Grant ACT210080, and in part by the Water Research Center for Agriculture and Mining, CRHIAM under Grant ANID/FONDAP/1523A0001.
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