研究人员开发了一种新颖的多模态快速傅里叶卷积GAN，用于从卫星图像重建陆地表面温度（LST）数据，特别解决了云覆盖造成的间隙问题。该方法利用快速傅里叶卷积实现全局感受野，并整合了卫星观测和合成孔径雷达（SAR）数据。该方法在恢复大片缺失区域方面表现出有效性，即使在云引起的间隙超过70%的场景中，在所有LST分位数上，场景平均RMSE的四分位距也介于0.8 K和1.8 K之间。 AI
影响 该方法可以提高基于卫星的气候和环境监测的准确性和完整性。
排序理由 这是一篇详细介绍数据重建新模型的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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