論文の概要: PGCS: Physical Law embedded Generative Cloud Synthesis in Remote Sensing Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16955v1
- Date: Tue, 22 Oct 2024 12:36:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:27:38.883298
- Title: PGCS: Physical Law embedded Generative Cloud Synthesis in Remote Sensing Images
- Title（参考訳）: PGCS: リモートセンシング画像における物理法則組み込み生成クラウド合成
- Authors: Liying Xu, Huifang Li, Huanfeng Shen, Mingyang Lei, Tao Jiang,
- Abstract要約: 物理法則組み込みクラウド合成法 (PGCS) は, 実データを改善するために, 多様な現実的なクラウド画像を生成するために提案されている。
2つの雲補正法がPGCSから開発され、雲補正作業における最先端手法と比較して優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.655563155560658
- License:
- Abstract: Data quantity and quality are both critical for information extraction and analyzation in remote sensing. However, the current remote sensing datasets often fail to meet these two requirements, for which cloud is a primary factor degrading the data quantity and quality. This limitation affects the precision of results in remote sensing application, particularly those derived from data-driven techniques. In this paper, a physical law embedded generative cloud synthesis method (PGCS) is proposed to generate diverse realistic cloud images to enhance real data and promote the development of algorithms for subsequent tasks, such as cloud correction, cloud detection, and data augmentation for classification, recognition, and segmentation. The PGCS method involves two key phases: spatial synthesis and spectral synthesis. In the spatial synthesis phase, a style-based generative adversarial network is utilized to simulate the spatial characteristics, generating an infinite number of single-channel clouds. In the spectral synthesis phase, the atmospheric scattering law is embedded through a local statistics and global fitting method, converting the single-channel clouds into multi-spectral clouds. The experimental results demonstrate that PGCS achieves a high accuracy in both phases and performs better than three other existing cloud synthesis methods. Two cloud correction methods are developed from PGCS and exhibits a superior performance compared to state-of-the-art methods in the cloud correction task. Furthermore, the application of PGCS with data from various sensors was investigated and successfully extended. Code will be provided at https://github.com/Liying-Xu/PGCS.
- Abstract（参考訳）: データ量と品質は、リモートセンシングにおける情報抽出と分析に重要である。
しかしながら、現在のリモートセンシングデータセットは、これらの2つの要件を満たすことができないことが多い。
この制限は、リモートセンシングアプリケーション、特にデータ駆動技術に由来する結果の精度に影響を与える。
本稿では,クラウド修正やクラウド検出,分類,認識,セグメンテーションのためのデータ拡張など,その後のタスクのためのアルゴリズムの開発を促進するために,多様な現実的なクラウド画像を生成する物理法組込みクラウド合成法(PGCS)を提案する。
PGCS法は空間合成とスペクトル合成の2つの重要な位相を含む。
空間合成フェーズでは、スタイルベースの生成対向ネットワークを用いて空間特性をシミュレートし、無限個の単一チャネル雲を生成する。
スペクトル合成段階において、大気散乱法則は局所統計学および大域的適合法により埋め込み、単一チャネル雲をマルチスペクトル雲に変換する。
実験の結果,PGCSは両相とも高精度であり,既存の3つのクラウド合成法よりも優れていることがわかった。
2つの雲補正法がPGCSから開発され、雲補正作業における最先端手法と比較して優れた性能を示す。
さらに, PGCSを各種センサのデータに適用し, 拡張に成功した。
コードはhttps://github.com/Liying-Xu/PGCSで提供される。
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