In diesem Artikel stellen wir eine Methode zur Wolkenentfernung aus sichtbaren RGB-Satellitenbildern vor, indem wir die bedingten Generativen adversarialen Netze (conditional Generative Adversarial Networks, cGANs) von RGB-Bildern auf multispektrale Bilder erweitern. Satellitenbilder werden vielseitig genutzt, beispielsweise für die Überwachung der natürlichen Umwelt (wie Verschmutzung, Wälder oder Flüsse), die Verbesserung von Verkehrsinfrastrukturen sowie die schnelle Reaktion auf Katastrophen. Allerdings führen Wolken zu einer unsicheren Beobachtung der Erdoberfläche mit sichtbarem Licht. Um die Auswirkungen von Wolken zu verringern, werden Bilder mit längeren Wellenlängen herangezogen. Ein Beispiel hierfür ist die Synthetische Apertur-Radar-(SAR-)Bildgebung, die auch bei Vorhandensein von Wolken eine verbesserte Sichtbarkeit ermöglicht. Andererseits nimmt die räumliche Auflösung mit zunehmender Wellenlänge ab. Zudem unterscheiden sich Bilder, die mit langen Wellenlängen aufgenommen wurden, erheblich von solchen, die im sichtbaren Spektrum erfasst wurden, hinsichtlich ihres Erscheinungsbilds. Daher schlagen wir ein Netzwerk vor, das Wolken entfernt und sichtbare Lichtbilder aus multispektralen Eingabebildern generiert. Dies wird erreicht, indem die Eingabekanäle der cGANs so erweitert werden, dass sie mit multispektralen Bildern kompatibel sind. Die Netzwerke werden trainiert, Bilder zu erzeugen, die der echten Referenz (Ground Truth) möglichst nahekommen, wobei die Eingabebilder durch künstlich hinzugefügte Wolken auf der Ground Truth generiert werden. In der verfügbaren Datensammlung ist der Anteil von Bildern von Wäldern oder Meeren sehr hoch; eine gleichmäßige Stichprobenziehung aus der ursprünglichen Datensammlung würde daher zu einer Verzerrung im Trainingsdatensatz führen. Um dieses Problem zu beheben, nutzen wir die t-verteilter stochastischer Nachbar-Embedding-(t-SNE-)Methode. Schließlich bestätigen wir die Durchführbarkeit des vorgeschlagenen Netzwerks anhand einer Datensammlung von vier-Band-Bildern, die drei sichtbare Lichtbänder und ein Nahinfrarot-(NIR-)Band umfassen.