合成開口レーダー（SAR）は、昼夜を問わず雲を透過するなど天候に左右されずデータが収集できるレーダーです。災害時など迅速な情報収集が必要な場合において、 光学センサーと比較して即時にデータが取得できる利点があります。しかしセンサの特性として、光学系のセンサーと比較して可視化可能な画像に変換するには向いていません。 そこでオービタルネットでは、拡散モデルを用いてSAR画像から鮮明なカラー画像を取得する研究をはじめました。 SpaceNet（https://spacenet.ai/）が公開している、Capella Space社の0.5m解像度の合成開口レーダー（SAR）画像とMaxar社のWorldView-2衛星の0.5m光学電子（EO）画像を組み合わせたデータセットを使用しました。 画像の対象は、オランダのロッテルダムを中心としたエリアのため、このモデルを日本で使用するには、もうひと工夫必要になると思います。 まずは、全36,000枚の学習用画像のうち、5,000枚ほどで学習した結果をご紹介します。テストに使用した画像は学習用データセットから取り除いたもので、結果はGround Truthと比較できるようにしています。 カラー化、ノイズ除去、超解像化（2倍）をパイプライン処理しています。