VAE变分潜空间框架用于光谱图像仿真

研究者提出一种基于变分自编码器（VAE）的变分潜空间框架，将光谱图像仿真建模为参数条件潜变量问题，并给出逐像素不确定性估计。 该框架在PROSAIL模拟的211波段高光谱植被立方体和Sentinel-3 OLCI 21波段真实海洋水色影像上评测。结果显示没有单一架构最优：像素级模型在受控高光谱仿真中表现最好，全卷积VAE在含缺失或污染像素的真实噪声观测上更稳健。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。