التطورات الحديثة أظهرت كيف يمكن أن تكون الشبكات العصبية العميقة فعالة للغاية في زيادة دقة صور الاستشعار عن بعد، بدءًا من مجموعة متعددة الأزمنة من الصور ذات الدقة المنخفضة. ومع ذلك، فإن النماذج الموجودة قد أغفلت مشكلة التباديل الزمنية، حيث لا تحمل ترتيب الصور الزمني أي معلومات ذات صلة بمهمة زيادة الدقة وتجعل هذه النماذج غير فعالة مع البيانات الحقيقية المتوفرة للتدريب، والتي غالبًا ما تكون نادرة. لذا، يجب ألا تتعلم النماذج مستخلصات الخصائص التي تعتمد على الترتيب الزمني. في هذا البحث، نوضح كيف يمكن أن يؤدي بناء نموذج يمتاز بالثبات الكامل إزاء التباديل الزمنية إلى تحسين كبير في الأداء وكفاءة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، ندرس كيفية تقدير عدم اليقين في الصورة ذات الدقة العالية بحيث يتم إعلام المستخدم النهائي بجودة المنتج محليًا. نوضح كيف يرتبط عدم اليقين بالاختلافات الزمنية في السلسلة وكيف أن تقديره يحسن الأداء النموذجي بشكل أكبر. تجارب أجريت على مجموعة بيانات تحدي Proba-V (بروبا-في) أظهرت تحسينات كبيرة على أفضل التقنيات الحالية دون الحاجة إلى الجمع الذاتي للنماذج، وكذلك تحسين كفاءة البيانات، حيث تم الوصول إلى أداء الفائز في التحدي باستخدام فقط 25٪ من بيانات التدريب.