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A análise de imagens de satélite é amplamente utilizada em muitas aplicações em tempo real, desde a agricultura até o setor militar. Devido à ampla gama de aplicações de Redes Adversariais Generativas (GAN) em várias áreas de imagem de satélite, é necessária uma revisão abrangente nesta área. Este artigo dá o primeiro passo nessa direção, categorizando a pesquisa de imagem de satélite baseada em GAN usando sete considerações. Discutimos não apenas os desafios, mas também as tendências e direções futuras de pesquisa. Entre os principais achados, observamos um aumento na componentização e modularização das GANs para serem usadas como elementos de sistemas maiores. Além dos tipos de GANs utilizados exclusivamente em cada aplicação, demonstramos as arquiteturas de redes neurais profundas usadas como a estrutura do gerador. Finalmente, resumimos os resultados e avaliamos o impacto significativo das GANs na melhoria do desempenho em comparação com abordagens tradicionais.
Mansourifar et al. (Sat,) estudaram esta questão.