وجود السحب يعد أحد العوامل الرئيسية التي تؤدي إلى فقدان المعلومات في صور الاستشعار عن بعد البصري، مما يحد من تطبيقاتها المستقبلية في مراقبة الأرض، وبالتالي فإن كيفية استرجاع المعلومات المفقودة الناتجة عن السحب يُعد موضوعاً يحظى باهتمام كبير. مستوحاة من أعمال تحويل الصور إلى صور باستخدام نموذج الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) وفكر اندماج المعلومات غير المتجانسة، نُقدّم في هذا البحث طريقة جديدة لإزالة السحب. يمكن تقسيم هذه الطريقة إلى خطوتين رئيسيتين: في الخطوة الأولى، يتم استخدام شبكة عصبية تلافيفية مصممة خصيصاً لترجمة صور الرادار ذات الفتحة الاصطناعية (SAR) إلى صور بصرية مُحاكاة بطريقة كائنية-إلى-كائنية؛ وفي الخطوة الثانية، يتم دمج الصورة البصرية المُحاكاة مع صورة SAR وصورة بصرية مُلوثة بالسحب لاستعادة المنطقة المتضررة باستخدام شبكة توليدية تنافسية (GAN) مزودة بوظيفة خسارة خاصة. بين الخطوتين، يتم تعديل التباين والسطوع للصورة البصرية المُحاكاة بشكل عشوائي لجعل النموذج أكثر مقاومة. أُجريت تجربتان محاكاة وتجربة واحدة باستخدام بيانات حقيقية للتحقق من فعالية الطريقة المقترحة على بيانات سنتينل 1/2، وجي إف 2/3، وبيانات رادار جوي/بصرية. وأظهرت النتائج أن الطريقة المقترحة تتفوق على أحدث الخوارزميات التي تستخدم صور SAR كبيانات مساعدة.