基于深度学习的SAR辅助下光学遥感图像去云方法

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针对现有基于深度学习的SAR辅助下光学图像去云方法对光学图像纹理、光谱信息考虑不足,导致去云后影像往往存在模糊、光谱损失等现象,根据杭州市余杭区哨兵一号(Sentinel-1)和哨兵二号(Sentinel-2)卫星影像,构建了SAR辅助下光学图像去云数据库,并充分考虑光学遥感图像的细节、纹理以及色彩信息,建立了基于条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network, cGAN)的SAR辅助下的光学遥感图像去云模型,实现了SAR辅助下光学图像薄云、雾
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