تم استخدام الصور الفضائية عن بعد بفضل دقتها العالية وخواصها الهندسية المستقرة في العديد من المجالات. ومع ذلك، فإن الصور الفضائية عن بعد تتعرض حتماً لتأثيرات المناخ، وخاصة السحب. يعتبر إزالة السحب من الصور الفضائية عالية الدقة خطوة ضرورية لا غنى عنها قبل تحليلها. من أجل البيانات التدريبية على نطاق واسع، حققت الشبكات العصبية نجاحاً في العديد من مهام معالجة الصور، ولكن استخدام الشبكات العصبية لإزالة السحب من الصور الفضائية ما زال نسبياً محدوداً. نحن نعتمد على شبكة المواجهة التوليدية (Generative Adversarial Network) لحل هذه المهمة ونقدم آلية الانتباه المكاني إلى مهمة إزالة السحب من الصور الفضائية عن بعد، ونقترح نموذجاً يُسمى شبكة المواجهة التوليدية ذات الانتباه المكاني (SpA GAN)، والتي تحاكي آلية الرؤية البشرية وتتعرف وتركز على منطقة السحب باستخدام انتباه مكاني من المحلي إلى العالمي، مما يعزز استعادة المعلومات في هذه المناطق ويولد صوراً خالية من السحب بجودة أفضل...