С развитием технологий дистанционного зондирования изображения дистанционного зондирования получили широкое применение в таких областях, как распознавание и сегментация изображений. Однако малое количество изображений дистанционного зондирования, низкое качество и недостаточная разнообразность препятствуют улучшению производительности последующих исследований, таких как интерпретация изображений дистанционного зондирования. Актуальной задачей является использование небольшого количества изображений для генерации больших наборов данных. Для решения этой проблемы в данной работе на основе сети SinGAN была объединена новая сверточная сеть ConvNeXt для построения рамок увеличения данных изображений дистанционного зондирования. Результаты экспериментов показывают, что на датасете NWPU-RESISC45 после увеличения данных с использованием свёрточной сети ConvNeXt характеристики GAN и оценки качества изображений FID, SSIM и PSNR повысились на 5.7%, 6.2% и 8.2% соответственно. Изображения, улучшенные методом увеличения данных изображений дистанционного зондирования на базе улучшенного SinGAN, превосходят алгоритмы SinGAN и традиционные методы улучшения изображений по качеству и разнообразию, и могут применяться в таких областях, как сегментация изображений и обнаружение объектов.

SinGAN;увеличение данных;изображения дистанционного зондирования;ConvNeXt