Fast Fourier Convolutional GAN

新型GAN高精度重建卫星陆地表面温度数据

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。