下の画像は、Capella Space0.5m解像度のSAR画像から建物形状を生成したものです。 画像の解像度自体は高いのですが、光学化画像として鮮明化・カラー化することが大きな課題になっています。 光学画像で学習した建物セグメンテーションモデルをそのまま採用することは難しいのですが、それなりに建物を認識できるようになりました。

下の画像は、GRUSの衛星画像（2.5m解像度）から建物形状を生成したものです。 オリジナル衛星画像を4倍に超解像化した画像をさらに2倍に超解像化して建物セグメンテーションを行うことによって 建物形状を取得することができるようになりました。これは超超解像化した画像が建物セグメンテーション用モデルの25㎝解像度の空中写真の解像度に近いことと 超解像化したものさらに超解像化することで建物のエッジがより鮮明になっていることが貢献していると考えています。

下の画像は、Sentinel-2の衛星画像（10m解像度）から建物形状を生成したものです。 10m解像度の衛星画像を×4倍×2倍に超解像化して約1.25mの解像度になります。 しかし元の画像が10mのため、10mピクセルで表現できない建物は超解像化しても再現することはできず、 10mピクセルで再現できる建物だけが超解像化によって再現・鮮明化できます。 この際、10mピクセルで表現できない建物は超超解像化で総描化した一塊の建物群になります。 建物及び総描化した建物群のエッジが鮮明になることで、空中写真（25cm）のデータセットで学習したモデルにて推論し、建物形状を取得できるようになります。