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S2OGAN:一种纹理与边缘保真的SAR-光学影像生成式翻译方法
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作者 丁明涛 卢昭龙 +2 位作者 李振洪 江辉 黄武彪 《地球科学与环境学报》 北大核心 2025年第4期806-828,共23页
光学遥感影像具备丰富的纹理和光谱信息,已成为高价值的数据资源。然而,光学遥感影像的获取过程易受光照条件与气象因素影响,尤其在多云、多雾或强降水等复杂天气情况下,常出现数据缺失或影像质量下降等问题,在一定程度上限制了其在时... 光学遥感影像具备丰富的纹理和光谱信息,已成为高价值的数据资源。然而,光学遥感影像的获取过程易受光照条件与气象因素影响,尤其在多云、多雾或强降水等复杂天气情况下,常出现数据缺失或影像质量下降等问题,在一定程度上限制了其在时空连续性监测和应用效果方面的表现。相比之下,合成孔径雷达(SAR)具备全天时、全天候成像能力,能够有效弥补光学遥感影像在恶劣环境下的获取不足,成为光学遥感的重要补充手段。为了增强遥感监测的连续性和完整性,在条件生成对抗网络(cGAN)框架的基础上,针对SAR影像中常见的散斑噪声问题,提出了一种SAR-光学影像翻译方法——S2OGAN方法。该方法引入去噪卷积神经网络(DnCNN)作为去噪模块,以有效滤除噪声并提高纹理保真度;同时,结合相位一致性直方图(HOPC)作为边缘损失,进一步强化边缘特征的表达,实现纹理和结构特征的高精度重建;此外,基于GEE平台构建了冰川观测实验数据集,以探讨S2OGAN方法在冰川场景中的应用效果。结果表明:在4个常用数据集上,S2OGAN方法相较于Pix2Pix、CycleGAN、CUT、Semi-I2I等4个经典影像翻译方法展现出更优的综合性能;在多空间分辨率下,S2OGAN方法在定量评价指标上表现得比其他4个影像翻译方法更为稳定,充分体现了其较高的鲁棒性;在简单场景中,各方法的综合性能普遍优于在复杂场景中,其中S2OGAN方法不仅整体表现最佳,并且在复杂场景中的性能保持相对稳定,展现出较高的稳健性;在冰川场景中,S2OGAN方法翻译得到的光学影像结构相似度(SSIM)达到0.668,有效支撑了冰川冰舌轮廓的定量分析,但其纹理信息与真实光学遥感影像仍存在一定差异。最后,基于翻译影像估算出三江源地区格拉丹东冰川两个冰舌消融面积分别约为0.3463和0.0890 km^(2),为多云雾地区的连续遥感监测提供了新的技术方案。 展开更多
关键词 s2ogan 影像翻译 条件生成对抗网络 纹理保真 边缘保真 合成孔径雷达影像 冰川 三江源地区
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