【摘 要】
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针对利用土地覆盖与数字高程模型生成遥感影像存在部分细节缺失的问题，该文提出结合空洞卷积的条件对抗网络以生成高分辨率遥感影像。首先，生成器网络采用空间自适应归一化结构将土地覆盖特征与数字高程模型特征融合；其次，将并行空洞卷积模块嵌入生成器网络中的编码器中，以改善融合后的特征；最后，解码器输出的影像输入判别器网络进行判别，输出生成结果。为验证该文网络的有效性，与现有的条件生成对抗网络在GeoNRW和D
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41561082）；
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针对利用土地覆盖与数字高程模型生成遥感影像存在部分细节缺失的问题，该文提出结合空洞卷积的条件对抗网络以生成高分辨率遥感影像。首先，生成器网络采用空间自适应归一化结构将土地覆盖特征与数字高程模型特征融合；其次，将并行空洞卷积模块嵌入生成器网络中的编码器中，以改善融合后的特征；最后，解码器输出的影像输入判别器网络进行判别，输出生成结果。为验证该文网络的有效性，与现有的条件生成对抗网络在GeoNRW和DFC2020数据集上进行实验。结果表明：该文网络在GeoNRW数据集上的距离得分较对比网络平均降低0.11,整体平均交并比较对比网络平均提升0.77%,生成的影像地物细节更丰富；此外，该文网络在DFC2020数据集上具有一定的泛化能力，生成的影像优于对比网络生成的影像。
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