HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

شبكة توليدية متعددة الشرط لدمج بيانات SAR وبيانات البصرية متعددة الطيف لإزالة السحب من صور سنتينل-2

Xiaoxiang Zhu Michael Schmitt Claas Grohnfeldt

الملخص

في هذه الورقة، نقدم أول بنية لشبكة توليدية متعارضة شرطية (cGAN) مصممة خصيصًا لدمج بيانات الرadar المصفوفة التصورية (SAR) وبيانات الصور المتعددة الطيفية البصرية (MS)، بهدف إنتاج بيانات بصريّة متعددة الطيفية خالية من السحب والعوامل الضوئية (الضباب) من مدخل بصري متعدد الطيف ملوث بالسحب، بالإضافة إلى صورة SAR مساعدة. وقد أثبتت التجارب التي أُجريت على بيانات Sentinel-2 متعددة الطيفية وبيانات Sentinel-1 SAR أن نموذجنا الموسّع SAR-Opt-cGAN يستخدم المعلومات المساعدة من SAR بشكل أكثر فعالية لاستعادة صور متعددة الطيف مقارنة بنموذج مكافئ يستخدم نفس البنية ولكن فقط بيانات متعددة الطيف من جهاز واحد كمدخل.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp