最適化によるマルチテンポラルSentinel-2超解像
本リポジトリは、複数時期のSentinel-2衛星画像を活用し、最適化手法によって空間解像度を向上させる超解像技術を実装している。10mバンドの情報を利用して20mバンドを高解像度化することで、より詳細な地表観測を可能にする。
背景メモ
- **Sentinel-2**は欧州宇宙機関（ESA）が運用する地球観測衛星で、10m・20m・60mの異なる空間解像度でマルチスペクトル画像を提供する。農業・森林・環境モニタリングなど広く使われる。
- **マルチテンポラル超解像**は、同じ地点を異なる時刻に撮影した複数の画像を組み合わせて、より高解像度の画像を生成する技術。従来の単一画像超解像よりノイズに強い。
- このリポジトリ（calebrob6/s2-superres）は、最適化ベースの手法でSentinel-2のバンド間の解像度差を補完し、10m相当の高解像度マルチスペクトル画像を出力する。深層学習ではなく、明示的な物理モデルと最適化（ADMMなど）を用いる点が特徴。
- ESAの公式処理では20m・60mバンドは単純にアップサンプルされるため、本研究は実用的な改善手法としてリモートセンシングコミュニティで関心を集めている。