超解像は低解像の画像の解像度を上昇させ綺麗にする技術であるが、衛星画像などのリモートセンシング画像の超解像は通常のものと違うため、期待する結果が得られない場合が多い。そのため、本研究では衛星画像とオルソ画像をペアにしたデータセットを用いて、深層学習による超解像の学習と生成を目的とする。しかし、自己教師のような純粋なペア画像と違い、本データセットで得られる画像はドメインが異なるため、局所的には対応関係が薄い。このような不完全なペア画像に対して、学習を破綻なく進めるには、モデルが推定した結果に対する損失評価が大きく影響する。本研究ではそのようなロス関数について比較検討する。