基于深度分离结构的 Sentinel-5P 超分辨率
图像与视频处理
2025-01-30 v1
摘要
Sentinel-5P (S5P) 卫星提供大气测量数据，用于空气质量和气候监测。虽然 S5P 卫星拥有丰富的光谱分辨率，但继承了物理限制，限制了其空间分辨率。超分辨率 (SR) 技术可克服这些限制，提升 S5P 数据的空间分辨率。本文提出一种专为 S5P 数据设计的新型 SR 模型，S5P 数据包含八个光谱波段，每个波段约 500 个通道。我们提出的 S5-DSCR 模型依赖深度分离卷积 (DSC) 架构，通过利用跨通道相关性有效执行空间超分辨率。定量评估表明，我们的方法在大多数光谱波段上均优于现有方法。这一工作突显了利用 DSC 架构应对高光谱超分辨率挑战的潜力。我们的模型能够捕捉精确分析所必需的细节，为空气质量监测及遥感应用的进一步发展铺平了道路。
关键词
引用
@article{arxiv.2501.17210,
title = {Depth Separable architecture for Sentinel-5P Super-Resolution},
author = {Hyam Omar Ali and Romain Abraham and Bruno Galerne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.17210},
year = {2025}
}