Journal article · 2023
Super Resolution Approach with Convolutional Autoencoder Neural Network for Sentinel-2 Satellite Imagery
Turkish titleSentinel-2 Uydu Görüntüleri için Evrişimli Otokodlayıcı Sinir Ağı ile Süper Çözünürlük Yaklaşımı
Turkish Journal of Remote Sensing and GIS, 4(2), 231–241
- Year
- 2023
- Publication date
- Journal or conference
- Turkish Journal of Remote Sensing and GIS
- Volume
- 4
- Issue
- 2
- Pages
- 231–241
Abstract
The article presents SEN-2_CAENET, a convolutional autoencoder-based deep learning model for increasing the spatial resolution of Sentinel-2 satellite imagery. The model is evaluated using PSNR, MSE and SSIM metrics. The reported tests show that SEN-2_CAENET achieved stronger results than the SRCNN baseline used for comparison.
Keywords
Core method
A convolutional autoencoder architecture named SEN-2_CAENET, evaluated with PSNR, MSE and SSIM against SRCNN.
Data used
Sentinel-2 satellite imagery prepared for super-resolution model training and evaluation.
Verified key results
- SEN-2_CAENET outperformed SRCNN in the reported PSNR, MSE and SSIM evaluation.
APA citation
Arık, A. E., Paşaoğlu, R., & Emrahaoğlu, N. (2023). Sentinel-2 Uydu Görüntüleri için Evrişimli Otokodlayıcı Sinir Ağı ile Süper Çözünürlük Yaklaşımı. Türk Uzaktan Algılama ve CBS Dergisi, 4(2), 231-241. https://doi.org/10.48123/rsgis.1254716
BibTeX
@article{ArikPasogluEmrahoglu2023SuperResolution,
author = {Arık, Ahmet Ertuğrul and Paşaoğlu, Reha and Emrahaoğlu, Nuri},
title = {Sentinel-2 Uydu Görüntüleri için Evrişimli Otokodlayıcı Sinir Ağı ile Süper Çözünürlük Yaklaşımı},
journal = {Türk Uzaktan Algılama ve CBS Dergisi},
year = {2023},
volume = {4},
number = {2},
pages = {231--241},
doi = {10.48123/rsgis.1254716}
}