Avec le développement de la technologie de télédétection, les images de télédétection sont largement utilisées dans des domaines tels que la reconnaissance et la segmentation d'images. Cependant, le faible nombre d'images de télédétection, leur qualité réduite ainsi que le manque de diversité entravent l'amélioration des performances des recherches ultérieures comme l'interprétation des images de télédétection. La question de savoir comment utiliser un petit nombre d'images de télédétection pour générer de grands ensembles de données est actuellement un problème urgent à résoudre. Pour répondre à ce problème, cet article, basé sur le réseau SinGAN, combine un nouveau réseau convolutionnel pur, ConvNeXt, pour construire un cadre d'augmentation de données d'images de télédétection. Les résultats expérimentaux montrent que sur le jeu de données NWPU-RESISC45, les images augmentées avec le réseau de convolution ConvNeXt ont vu leurs indicateurs FID, SSIM et PSNR s'améliorer respectivement de 5,7 %, 6,2 % et 8,2 %. Les images augmentées par la méthode d'augmentation des images de télédétection basée sur SinGAN amélioré surpassent en qualité et diversité les algorithmes SinGAN et les méthodes traditionnelles d'augmentation d'images, et peuvent être utilisées dans des domaines pratiques tels que la segmentation d'images et la détection d'objets.

SinGAN;augmentation des données;images de télédétection;ConvNeXt