Çekişmeli üretici ağlar kullanılarak yer gözlem uydularından süper çözünürlüklü görüntü oluşturulması

Mekânsal çözünürlük, görüntüdeki detay seviyesini tanımlayan ana kriterlerden biridir. Gelişen uydu teknolojileri ile yüksek mekânsal çözünürlüğe olan ihtiyaç artmıştır. Daha modern algılayıcılar ve optikler kullanmak, mekânsal görüntü çözünürlüğünü iyileştirmenin pahalı bir yoludur. Görüntü süper çözünürlüğü, bir veya daha fazla düşük mekânsal çözünürlüklü görüntüden daha yüksek mekânsal çözünürlüklü görüntü(ler) elde etmeyi amaçlayan en önemli bilgisayarlı görü araştırmalarından biridir. Kamera donanımında herhangi bir değişiklik gerektirmediği için daha ucuz ve daha etkili bir yoldur. Bu tezde, Sentinel-2 ve Göktürk-2 görüntülerinin süper çözünürlük iyileştirmesi için Google Earth uydu verileri ile eğitilen Super-Resolution Generative Adversarial Networks (SRGAN) ve Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network (ESRGAN) yöntemleri kullanılmıştır. Çok sensörlü ve çok zamanlı farklı veri kaynakları kullanılarak önceden eğitilmiş derin öğrenme modellerinin sonuçları analiz edilmiş ve süper çözünürlük performansları değerlendirilmiştir. Sonuçlar, düşük mekânsal çözünürlüklü uydu görüntülerinin algısal görüntü kalitesinin SRGAN ve ESRGAN yöntemleri kullanılarak iyileştirilebileceğini göstermektedir.