要約
光学リモートセンシング画像は、その高解像度と安定した幾何学的特性により、多くの分野で広く利用されています。しかし、リモートセンシング画像は気候、特に雲の影響を避けられません。高解像度のリモートセンシング衛星画像から雲を除去することは、解析を行う前の不可欠な前処理ステップです。大規模な訓練データのため、ニューラルネットワークは多くの画像処理タスクで成功していますが、リモートセンシング画像からの雲除去にニューラルネットワークを使用する事例はまだ比較的少ないです。本研究では、生成対抗ネットワーク（Generative Adversarial Network, GAN）を採用し、空間注意機構を導入することで、リモートセンシング画像の雲除去タスクに取り組んでいます。提案するモデルは「空間注意生成対抗ネットワーク（Spatial Attention GAN, SpA GAN）」と名付けられており、人間の視覚メカニズムを模倣し、局所から全体への空間注意によって雲領域を認識・集中させることで、これらの領域の情報回復を強化し、より高品質な雲なし画像を生成します...