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在多光谱卫星图像中填充多云的像素对于准确的数据分析和下游应用程序至关重要，尤其是对于需要时间分配数据的任务。为了解决此问题，我们将基础元素变压器（VIT）模型的性能与基线条件生成对抗网络（CGAN）模型进行了比较，以在多型卫星图像的时间序列中缺少价值插补。我们使用现实世界云面具随机掩盖了卫星图像的时间序列，并训练每个模型以重建缺失的像素。VIT模型是根据预处理的模型微调的，而CGAN则是从头开始训练的。使用定量评估指标，例如结构相似性指数和平均绝对误差以及定性的视觉分析，我们评估插补准确性和上下文保存。
Prithvi Foundation的云间隙刺激...
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