摘要
كتوفير تقنيات ادماج صور الاستشعار النائي بواسطة الشبكات المضادة للتوليد (GAN) داخل مجال معالجة الصور النائية يمتلك إمكانات كبيرة لتحقيق دقة عالية في الصورة المدمجة مستقبلا. هذه الورقة تعرض تقييما لتاريخ طرق ادماج الصور النائية التقليدية وقواها وضعفها، وتحليلا لمزايا التعلم العميق، وخصوصا GAN، داخل هذا المجال. مع التركيز على مجموعة متنوعة منهوارات ووظائف الخسارة لشبكات GAN، يجسد هذا البحث طاقة هائلة لها لتعزيز دقة الصورة المدمجة في نطاقات الفضاء والطيف. بالإضافة إلى ذلك، يُحدد البحث بالتفصيل مجموعة وسائل متعددة استنادا إلى GAN لإخضاع صور الاستشعار النائي، ويناقش تطبيقها في تحسين نقاء الألوان الكاملة وحل مشاكل صور الطيف العالي. في الختام، يُجمع البحث تطورات ادماج الصور النائية التقليدية القائمة على GAN، وعُرض المشاكل القائمة واتجاهات تطوير مستقبلية من وجهات النظر ٣ مُختلفة.
关键词
صور الاستشعار النائي; ادماج بيانات متعددة الاصل; تعلم عميق; شبكات GAN; تحسين نقاء الصور النائية; صور كاملة الاشعة؛ صور الطيف العالي