基于模态转译的稀疏云覆盖区多光谱遥感地表反射率重建方法

本发明涉及一种基于模态转译的稀疏云覆盖区多光谱遥感地表反射率重建方法，属于遥感影像处理领域。该方法包括：首先构建高质量共现训练集；然后联合多光谱影像与SAR影像，利用改进的CycleGAN框架进行光谱‑散射特征转译，所述改进的CycleGAN框架引入相对配对损失取代传统绝对判别以强调生成结果与真实样本之间的相对评分，并辅以零中心梯度惩罚以稳定判别器梯度；最后通过训练好的生成器对原始有云多光谱影像进行前向推理，削弱云层遮挡效应，恢复多光谱地表纹理，并结合辐射定标和FLAASH大气校正提取地表反射率。本发明解决了传统方法在稀疏云覆盖区域的光谱失配问题，提高了突发性环境变化场景下地表反射率重建的精度和鲁棒性。