МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІМЕН ҒАРЫШТЫҚ КЕСКІНДЕРДЕН БҰЛТТАР МЕН ТҰМАНДЫҚТАРДЫ ЖОЮ

Аннотация

В данной научной статье рассматриваются современные методы удаления облаков и туманностей с космических изображений с применением передовых технологий глубокого обучения, таких как условные генеративные сети (cGAN), циклические генеративные сети (cycle GAN) и Space-Attention GAN (SpA GAN). Проблема облачных покрытий является актуальным вызовом для дистанционного зондирования, ограничивая точность анализа и интерпретации данных в областях, включая мониторинг окружающей среды и управление природными ресурсами. Представленные методы представляют собой инновационные подходы к решению проблемы, используя механизмы пространственного внимания для выявления и последующего удаления облаков на изображениях. Такие техники позволяют восстановить ранее скрытую под облаками информацию, что существенно улучшает качество космических данных и расширяет их потенциал в различных областях применения. Статья также выделяет перспективы использования указанных методов и призывает к дальнейшим исследованиям, направленным на совершенствование алгоритмов удаления облаков, учет различных условий их обнаружения, а также повышение общей эффективности глубокого обучения в контексте обработки космических изображений. Предложенные подходы могут играть ключевую роль в улучшении качества данных и внедрении новых возможностей для научных и прикладных задач, связанных с дистанционным зондированием Земли.