Fugu-MT 論文翻訳(概要): Seeing Through Clouds in Satellite Images

論文の概要: Seeing Through Clouds in Satellite Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08408v1
Date: Tue, 15 Jun 2021 20:01:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-17 17:25:59.918522
Title: Seeing Through Clouds in Satellite Images
Title（参考訳）: 衛星画像における雲の観察
Authors: Mingmin Zhao, Peder A. Olsen, Ranveer Chandra
Abstract要約: 本稿では,衛星画像中の雲に隠されたピクセルを回復するためのニューラルネットワークベースのソリューションを提案する。我々は、雲を貫通する超高周波数帯の電波周波数(RF)信号を活用し、マルチスペクトル画像における隠蔽領域の再構成を支援する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.84582204034532
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper presents a neural-network-based solution to recover pixels occluded by clouds in satellite images. We leverage radio frequency (RF) signals in the ultra/super-high frequency band that penetrate clouds to help reconstruct the occluded regions in multispectral images. We introduce the first multi-modal multi-temporal cloud removal model. Our model uses publicly available satellite observations and produces daily cloud-free images. Experimental results show that our system significantly outperforms baselines by 8dB in PSNR. We also demonstrate use cases of our system in digital agriculture, flood monitoring, and wildfire detection. We will release the processed dataset to facilitate future research.
Abstract（参考訳）: 本稿では,衛星画像中の雲に隠されたピクセルを回復するためのニューラルネットワークベースのソリューションを提案する。我々は、雲を貫通する超高周波数帯の電波周波数(RF)信号を活用し、マルチスペクトル画像における閉塞領域の再構成を支援する。マルチモーダル型マルチテンポラルクラウド除去モデルについて紹介する。我々のモデルは、公開衛星観測と毎日の雲のない画像を生成する。実験の結果,PSNRではベースラインが8dBより有意に優れていた。また, デジタル農業, 洪水モニタリング, および山火事検出におけるシステムの利用例を示した。今後の研究を促進するために、処理されたデータセットをリリースします。

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