論文の概要: Translating multispectral imagery to nighttime imagery via conditional generative adversarial networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05848v1
• Date: Sat, 28 Dec 2019 03:20:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 12:45:18.668083
• Title: Translating multispectral imagery to nighttime imagery via conditional generative adversarial networks
• Title（参考訳）: 条件付き生成対向ネットワークによるマルチスペクトル画像と夜間画像の変換
• Authors: Xiao Huang, Dong Xu, Zhenlong Li, Cuizhen Wang
• Abstract要約: 本研究では,マルチスペクトル画像から夜間画像への変換における条件付きジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク(cGAN)の可能性について検討する。 一般的なcGANフレームワークであるpix2pixが採用され、この翻訳を容易にするために修正された。 追加のソーシャルメディアデータにより、生成された夜間画像は、地上の真実の画像と非常によく似ている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.28488767429697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nighttime satellite imagery has been applied in a wide range of fields. However, our limited understanding of how observed light intensity is formed and whether it can be simulated greatly hinders its further application. This study explores the potential of conditional Generative Adversarial Networks (cGAN) in translating multispectral imagery to nighttime imagery. A popular cGAN framework, pix2pix, was adopted and modified to facilitate this translation using gridded training image pairs derived from Landsat 8 and Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS). The results of this study prove the possibility of multispectral-to-nighttime translation and further indicate that, with the additional social media data, the generated nighttime imagery can be very similar to the ground-truth imagery. This study fills the gap in understanding the composition of satellite observed nighttime light and provides new paradigms to solve the emerging problems in nighttime remote sensing fields, including nighttime series construction, light desaturation, and multi-sensor calibration.
• Abstract（参考訳）: 夜間の衛星画像は幅広い分野に応用されている。 しかし、観測された光の強度がどのように形成され、それがシミュレートできるかの理解が限られており、さらなる応用を妨げている。 本研究では,多スペクトル画像から夜間画像への翻訳における条件付き生成逆ネットワーク(cgan)の可能性を検討する。 一般的なcGANフレームワークであるpix2pixが採用され、Landsat 8とVisible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS)から派生したグリッド化されたトレーニング画像ペアを使用して、この翻訳を容易にするために修正された。 本研究は,多スペクトルから夜間への翻訳の可能性を示し,さらにソーシャルメディアデータの追加により,生成した夜間画像が地対面画像と非常によく似ていることを示す。 本研究は,衛星観測衛星の夜間光合成のギャップを埋め,夜間の直列構成,光変性,マルチセンサキャリブレーションなどの夜間リモートセンシング分野における課題を解決するための新しいパラダイムを提供する。

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