稍微讲一下进一步改进的可能方向
1. 减少GANloss的权重以降低噪斑发生率,这个应该是最容易实现的
2. 增加FLDK截取出的训练集,增加在陆地,高纬区域和南半球的泛用性,同时可能需要增加一些参数波段
3. 吧主xiqq今天聊的时候也提了一个改进AI-VIS的想法,把连续多帧的IR云图塞进去对应单张VIS云图,通过高低层风向的不同也可能进一步改善高低云识别
4. 试试别的训练框架,比如一些超分辨率网络或者Diffusion等
5. 针对别的卫星训练,如VIIRS可以直接支持夜间对夜间的训练,绕开昼夜温度变化的问题
6. 把受到海面高光影响的区域质量控制掉,这个应该也相对简单点
感觉除了第一第六条都要做好长时间的样子,会很费计算资源
