Beyond Pretty Pictures: Combined Single- and Multi-Image Super-resolution for Sentinel-2 Images

要約

スーパー解像度の目的は、高周波の詳細を再構築することにより、衛星画像の解像度を増やすことを目的としています。
これは、Sentinel-2のような地球観測ミッションに特に関連性があり、頻繁に定期的に補償されています。
しかし、粗い解像度で。
そのピクセルのフットプリントは、家、通り、生垣などの小さな機能をキャプチャするには大きすぎます。
これに対処するために、シングルイメージとマルチイメージ技術の利点を組み合わせたハイブリッドスーパー解像度アーキテクチャであるSen4Xを提示します。
繰り返しのセンチネル-2の獲得からの時間的オーバーサンプリングと、高解像度のpl \ ‘eiades Neoデータから学習した以前のデータを組み合わせています。
そうすることで、Sen4xはSentinel-2画像を2.5 mの地上サンプリング距離にアップグレードします。
ベトナムのハノイにある都市の土地被覆分類に関する超解凍画像をテストします。
それらは、最先端の超解像度のベースラインよりも大幅なパフォーマンス改善につながることがわかりました。

要約(オリジナル)

Super-resolution aims to increase the resolution of satellite images by reconstructing high-frequency details, which go beyond na\’ive upsampling. This has particular relevance for Earth observation missions like Sentinel-2, which offer frequent, regular coverage at no cost; but at coarse resolution. Its pixel footprint is too large to capture small features like houses, streets, or hedge rows. To address this, we present SEN4X, a hybrid super-resolution architecture that combines the advantages of single-image and multi-image techniques. It combines temporal oversampling from repeated Sentinel-2 acquisitions with a learned prior from high-resolution Pl\’eiades Neo data. In doing so, SEN4X upgrades Sentinel-2 imagery to 2.5 m ground sampling distance. We test the super-resolved images on urban land-cover classification in Hanoi, Vietnam. We find that they lead to a significant performance improvement over state-of-the-art super-resolution baselines.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google