Horoma AI inc.

Objet publié

La super résolution consiste à augmenter synthétiquement la résolution des données maillées au-delà de leur résolution native. Généralement, cela se fait à l'aide de schémas d'interpolation (linéaires, non linéaires), qui estiment les valeurs à l'échelle de la sous-maille à partir des données voisines et effectuent la même opération partout, quel que soit le contexte global, ou en faisant appel à un réseau de radars dont les champs de vision se chevauchent. D'un point de vue conceptuel, un réseau neuronal pourrait être capable d'apprendre les relations entre les caractéristiques de réflectance à grande échelle et la variabilité associée à l'échelle du sous-pixel, et de surpasser les schémas d'interpolation. Le projet vise à utiliser la fusion de données (diverses sources) pour fournir une super résolution des données RADAR et multi-spectrales.