في هذه الورقة، نطور شبكة عميقة جديدة تهدف صراحةً إلى معالجة الفروقات الجوهرية بين الصور الأرضية والصواريخ الجوية. نلاحظ وجود بعض التطابقات التقريبية بين المجالين في الصور الأرضية والصواريخ الجوية. وبشكل خاص، فإن البكسلات الواقعة في نفس الاتجاه الزاوي في الصورة الجوية تتوافق تقريبًا مع عمود صورة رأسي في الصورة الأرضية. ولهذا، نقترح نهجًا مكوّنًا من خطوتين لاستغلال هذه المعرفة السابقة. الخطوة الأولى هي تطبيق تحويل قطبي منتظم لتشويه الصورة الجوية بحيث يصبح مجالها أقرب إلى مجال الصورة الدائرية الأرضية. وتجدر الإشارة إلى أن التحويل القطبي، باعتباره تحويلًا هندسيًا بحتًا، لا يأخذ بعين الاعتبار محتوى المشهد، وبالتالي لا يمكنه تحقيق تطابق كامل بين المجالين. ثم، نضيف آلية انتباه مكانيّة لاحقة تُسهم في إبعاد الميزات العميقة المقابلة أقرب بعضها البعض في فضاء التضمين. ولتحسين مقاومة تمثيل الميزات، نُقدّم استراتيجية تجميع ميزات من خلال تعلّم عدة تضمينات مكانيّة. وباستخدام هذا النهج المكوّن من خطوتين، نحقق تمثيلات عميقة أكثر تمييزًا، مما يُسهّل تحقيق تحليل جغرافي متقاطع (Geo-localization) بدقة أعلى. وتُظهر تجاربنا على مجموعات بيانات معيارية معيارية تحسنًا كبيرًا في الأداء، حيث تحقق معدل استرجاع أكثر من مضاعف مقارنةً بأفضل النماذج السابقة.