国产2米高分遥感数据超分辨率(到0.5米)

　　国产2米数据，包括高分一号PMS，高分六号PMS等等，应该是使用最为广泛的光学遥感数据了，主要是因为这几种数据幅宽大，组网访问频次也高，因此在全国各个自然资源、交通、水利等单位是应用最为广泛的数据源。但是这个数据有一个很大的缺陷，就是2米分辨率用来看一般的地物基本上没什么问题，但是呢，对细小的道路，房屋等等，可能就不太行了，如何把这个分辨率提高呢，自然地我们想到了超分辨率，传统方法的超分辨率效果普遍都不太好，现在用深度学习来做基本上是趋势，深度学习方法呢，之前也有用L1 loss就完事了，目前大家都用GAN来优化，效果确实提升比较明显。因此，我们也用GAN+生成网络来做，样本呢，就从全国采样，收集了10万多张高分辨率可见光数据，用最近邻采样成2米，做成样本对，这样就形成了标准的超分数据集，训练时间比较长，用的是3090显卡，效果见下面图吧。