Optiska bilder påverkas ofta av förekomsten av moln. I syfte att minska deras effekter har olika återuppbyggnadsmetoder föreslagits under de senaste åren. Ett vanligt alternativ är att extrahera data från aktiva sensorer, som Synthetic Aperture Radar (SAR), eftersom de är nästan oberoende av atmosfäriska förhållanden och solbelysning. Å andra sidan är SAR-bilder mer komplicerade att tolka än optiska bilder som kräver särskild hantering. Nyligen, Villkorliga Generativa Adversarial Networks (CGN) har använts i stor utsträckning i olika bildgenerering uppgifter som presenterar state-of-the-art resultat. En tillämpning av cganer är att lära sig en icke-linjär kartfunktion från två bilder av olika domäner. I detta arbete kombinerar vi det faktum att SAR-bilder knappast påverkas av moln med förmågan hos CGANS för bildöversättning för att kartlägga optiska bilder från SAR-bilder för att återställa regioner som är täckta av moln. Experimentella resultat visar att den föreslagna lösningen uppnår bättre klassificeringsnoggrannhet än SAR-baserad klassificering.
När det gäller REF ersätter en arkitektur baserad på pix2pix regioner som täcks av moln.
SAR TO OPTICAL IMAGE SYNTHESIS FOR CLOUD REMOVAL WITH GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}