Sentinel-2画像からの雲除去のためのSARおよびマルチスペクトル光学データを融合する条件付き生成的逆敵対ネットワーク

本稿では、雲や霞に覆われた多光譜（MS）画像入力と補助的な合成開口レーダー（SAR）画像を用いて、雲や霞のないMS光学画像を生成するための、初めての条件付き生成対抗ネットワーク（cGAN）アーキテクチャを提案する。Sentinel-2のMSデータとSentinel-1のSARデータを用いた実験により、拡張されたSAR-Opt-cGANモデルが、補助的なSAR情報を活用することで、同一のアーキテクチャを持つが単一センサのMSデータのみを入力とする対応モデルよりも、より優れたMS画像再構成性能を達成することが確認された。