GSR4B：基于 Sentinel-1/2 指导的生物量图超分辨率
摘要
在气候建模、生物多样性评估以及可持续供应链监控等应用中，准确获取大尺度和高时空分辨率的地上生物量（Above-Ground Biomass, AGB）映射至关重要。目前，细粒度的 AGB 映射依赖于成本高昂的空中激光扫描获取作业，通常仅限于区域尺度。旨在生成全球生物量产品的计划（如 ESA CCI）尝试从多种空间传感器获取数据，但分辨率较粗。为实现全球高分辨率（High-Resolution, HR）映射，多个研究提出从 HR 卫星观测（如 ESA Sentinel-1/2 图像）回归 AGB。我们提出了一种新颖方法，利用 HR 卫星观测与现有的低分辨率（Low-Resolution, LR）生物量产品。我们将此问题建模为导向式超分辨率（Guided Super-Resolution, GSR），旨在将 LR 生物量图（来源）从 米超采样至 米分辨率，使用辅助 HR 共定位卫星图像（指南图）。我们在公开的 BioMassters 数据集上，对比有无指导的超分辨 AGB 图与直接从卫星图像回归的结果。我们观察到，多尺度指导（Multi-Scale Guidance, MSG）在回归（780 t/ha RMSE）和感知（ dB PSNR）指标上均优于直接回归，并且更好地捕捉高生物量值，且计算开销不显著。有趣的是的是，与最初为 RGB+Depth 场景设计的超分辨方法不同，我们最佳表现的 AGB GSR 方法最好地保留了指南图纹理。我们的结果为大规模准确 HR 生物量映射提供了有力的依据。我们的代码和模型权重已公开 disponible (https://github.com/kaankaramanofficial/GSR4B)。
引用
@article{arxiv.2504.01722,
title = {GSR4B: Biomass Map Super-Resolution with Sentinel-1/2 Guidance},
author = {Kaan Karaman and Yuchang Jiang and Damien Robert and Vivien Sainte Fare Garnot and Maria João Santos and Jan Dirk Wegner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.01722},
year = {2025}
}
备注
Accepted for an oral presentation at the ISPRS Geospatial Week 2025