前排膜拜

夜间可见光图像的生成这个话题其实有点老生常谈了
简而言之，除了VIIRS等极轨仪器的月光VIS，夜间由于缺乏阳光是没有台风的VIS图像看的，夜间可见光就是通过夜间其他IR波段的信息把本没有的VIS图像模拟出来。
楼主从20年开始就对这方面开始感兴趣了，一直以来在尝试用写定的，非深度学习的算法生成夜间可见光图像并不断改进，称之为伪VIS或者PVIS（Pseudo-VIS），感兴趣也可以看看以下两个贴子，Dapiya现在使用的PVIS也是用的同类算法：
https://tieba.baidu.com/p/6748642409 伪VIS贴
https://tieba.baidu.com/p/8224526980 伪VIS算法原理与教程，虽然教程篇现在还没更，估计要寒假才行
大概是2021年下半年的时候，楼主开始对于深度学习生成夜间可见光的方案有所耳闻（以下简称AI-VIS）。最开始看到的AI-VIS是韩国那边KMA开发的，对于积雨云比较容易过曝，但是高温区和陆地区域效果很好，这版AI-VIS可以在这里看：
http://nmsc.kma.go.kr/homepage/html/satellite/viewer/selectSatViewer.do?dataType=operSat
当时网上找论文的话大概能找到一两篇，但能看出和上面这个不是同一版。
今年以来楼主明显感觉到传统的伪VIS改进空间没以前那么大了一直有尝试深度学习方法的想法，暑假里重新搜了一遍论文发现相关论文满打满算能有6篇，虽然不是什么研究重点但也足够参考了，刚好电脑也换新的了，于是这个月开始自学一点深度学习的教程，准备数据，并自己训练一个AI-VIS模型。目前这个小项目还是在很初期的阶段，刚刚训练出勉强能看的图像就来开贴了，请大家多多包涵。本贴虽然说是“资料存档”但暂时不会开放订购云图，会先持续更新各种AI-VIS训练方案的尝试，等模型成熟后可能会开放订购（但我怀疑这种AI风味的云图大家可能会认为观赏价值不高）
本层也充当一个目录楼，收录一下后续更新的内容

感谢@◆HCl◆ @小谦.WX @大水台6 @CTCS-5 @Oliver小章鱼 和风羽酱-sdk等风迷对本项目的技术支持和启发
顺便贴一下6月那会搜到的论文，不知道这三个月还有没有新的，链接就不贴了，直接搜标题吧：
Nighttime Reflectance Generation in the Visible Bandof Satellites 应该是最早的模型之一，单波段AI-VIS
Deep Learning-Generated Nighttime Reflectance andDaytime Radiance of the Midwave Infrared Band of aGeostationary Satellite 用来模拟MWIR的模型
Impact of Satellite Sounding Data on Virtual VisibleImagery Generation Using Conditional GenerativeAdversarial Network 用了IR和WV俩波段增加模型准确度
Hypothetical Visible Bands of Advanced Meteorological Imager onboard the Geostationary Korea Multi-Purpose Satellite -2A Using Data-To-Data Translation 用了很多波段组合模拟真彩色，和上面kma网站这版比较相似
Creating synthetic night-time visible-light meteorological satellite images using theGAN method 用FY4A数据训练的，甚至加了ERA5数据进去
NightVision: Generating Nighttime Satellite Imageryfrom Infra-Red Observations 一场hackathon的结果

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