Réseau antagoniste génératif conditionnel pour la fusion de données SAR et optiques multispectrales afin de supprimer les nuages des images Sentinel-2

Dans cet article, nous présentons la première architecture de réseau antagoniste génératif conditionnel (cGAN) spécifiquement conçue pour fusionner des données d’imagerie à synthèse d’ouverture radar (SAR) et des données optiques multispectrales (MS) afin de générer des images optiques multispectrales dépourvues de nuages et de brouillard à partir d’une entrée multispectrale altérée par des nuages et d’une image SAR auxiliaire. Des expériences menées sur des données Sentinel-2 MS et Sentinel-1 SAR confirment que notre modèle étendu SAR-Opt-cGAN utilise efficacement les informations auxiliaires provenant de la SAR pour reconstruire les images MS de manière supérieure à un modèle équivalent qui, bien qu’utilisant la même architecture, ne reçoit en entrée que des données monosensorielles MS.