論文の概要: Super-resolution of multispectral satellite images using convolutional neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00580v2
• Date: Wed, 8 Apr 2020 06:30:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 09:25:03.114362
• Title: Super-resolution of multispectral satellite images using convolutional neural networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたマルチスペクトル衛星画像の超解像
• Authors: M. U. M\"uller, N. Ekhtiari, R. M. Almeida, C. Rieke
• Abstract要約: 本稿では,高分解能マルチスペクトルと高分解能パンシャーペン画像タイルのペアを用いた最先端CNNの訓練手法を提案する。 得られた品質指標は,処理した画像の情報内容を改善する方法を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Super-resolution aims at increasing image resolution by algorithmic means and has progressed over the recent years due to advances in the fields of computer vision and deep learning. Convolutional Neural Networks based on a variety of architectures have been applied to the problem, e.g. autoencoders and residual networks. While most research focuses on the processing of photographs consisting only of RGB color channels, little work can be found concentrating on multi-band, analytic satellite imagery. Satellite images often include a panchromatic band, which has higher spatial resolution but lower spectral resolution than the other bands. In the field of remote sensing, there is a long tradition of applying pan-sharpening to satellite images, i.e. bringing the multispectral bands to the higher spatial resolution by merging them with the panchromatic band. To our knowledge there are so far no approaches to super-resolution which take advantage of the panchromatic band. In this paper we propose a method to train state-of-the-art CNNs using pairs of lower-resolution multispectral and high-resolution pan-sharpened image tiles in order to create super-resolved analytic images. The derived quality metrics show that the method improves information content of the processed images. We compare the results created by four CNN architectures, with RedNet30 performing best.
• Abstract（参考訳）: 超解像はアルゴリズムによる解像度向上を目的としており、コンピュータビジョンやディープラーニングの分野の進歩により近年進歩している。 様々なアーキテクチャに基づく畳み込みニューラルネットワークは、オートエンコーダや残差ネットワークといった問題に適用されている。 ほとんどの研究はrgbカラーチャンネルのみからなる写真の処理に焦点を当てているが、マルチバンド分析衛星画像に集中する研究はほとんどない。 衛星画像は、しばしばパンクロマティックバンドを含み、空間分解能は高く、他のバンドよりもスペクトル分解能が低い。 リモートセンシングの分野では、衛星画像にパンシャープ化を適用するという長い伝統がある。 我々の知る限り、パンクロマティックバンドを利用する超解像度へのアプローチは今のところ存在しない。 本稿では,高分解能マルチスペクトルと高分解能パンシャーペン画像タイルのペアを用いた最先端CNNの訓練手法を提案する。 得られた品質指標は,処理した画像の情報内容を改善する方法を示している。 我々は、4つのCNNアーキテクチャで作成された結果を比較し、RedNet30は最高にパフォーマンスします。

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