基于 CNN 的 Sentinel-2 影像超分辨率研究进展
计算机视觉与模式识别
2019-02-08 v1
摘要
凭借其时空覆盖与免费获取特性，Sentinel-2 影像对学界极具吸引力。然而，相较于最先进的商业产品，其空间分辨率相对较粗，这促使人们研究超分辨率技术以缓解这一局限。具体而言，其同时感知十三个波段，但空间分辨率不同：依据光谱位置分别为 10、20 和 60 米。在此，基于我们先前提出的卷积神经网络（CNN）方法，我们提出一种改进的 CNN 方案，利用伴随的 10 米光谱波段所提供的空间细节，对 20 米分辨率波段进行超分辨率重建。
引用
@article{arxiv.1902.02513,
title = {Advances on CNN-based super-resolution of Sentinel-2 images},
author = {Massimiliano Gargiulo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.02513},
year = {2019}
}