【摘 要】
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卷积神经网络算法为光谱图像重构任务带来了突破性进展。以往的光谱重构研究主要集中在利用光谱图像同源的R-G-B通道作为模型的输入来重构多光谱,然而利用异源RGB相机图像重构多光谱图像才具有更突出的应用前景。本研究拟解决:1,异源图像空间错位问题;2,传统二维卷积网络难以同时提取图像的空间特征和谱段特征进行重构的缺陷;3,传统重构方法所得图像细节丢失的问题。数据采集分别使用无人机采集高分辨率的RGB图
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卷积神经网络算法为光谱图像重构任务带来了突破性进展。以往的光谱重构研究主要集中在利用光谱图像同源的R-G-B通道作为模型的输入来重构多光谱,然而利用异源RGB相机图像重构多光谱图像才具有更突出的应用前景。本研究拟解决:1,异源图像空间错位问题;2,传统二维卷积网络难以同时提取图像的空间特征和谱段特征进行重构的缺陷;3,传统重构方法所得图像细节丢失的问题。数据采集分别使用无人机采集高分辨率的RGB图像和Red Edge-M相机的多光谱图像。为了解决异源图像之间不匹配问题,首先对多光谱图像和RGB图像使用Sf M算法进行拼接,接着使用Forstner算子对多光谱图像和RGB图像进行配准对齐,确保光谱图像和RGB图像对应,最后将配准后的图像裁剪成数据集。整个流程用来解决异源图像空间错位问题。其次传统的二维卷积网络很难对图像的空间特征和谱段特征问题同时提取,因此提出了一种名为Res Up＆Down的多光谱重构网络结构块。Res Up＆Down块采用三维卷积结构和残差边来提取波段间的特征,同时该结构块还可以提取图像的空间特征。用Res Up＆Down来取代Res Net残差块,可以快速堆叠网络,同时有效缓解网络加深带来的梯度消失问题。通过对比实验可以得出:基于Res Up＆Down的生成对抗网络优于基于Res Net的生成对抗网络。最后针对重构光谱图像纹理边缘细节丢失问题进行改进,本文提出了一种基于双通道生成对抗网络重构方法可以有效解决重构多光谱图像纹理边缘细节丢失问题。通过AWAN网络,单通道生成对抗网络,双通道生成对抗网络以及2种损失函数（L1、MSE）的对比实验,结果表明:（1）引入对抗网络可以缓解MSE损失函数导致的图像模糊问题。在重构近红外和红边波段中,L1loss损失函数和对抗网络（L1-D）的结合可以获取到最佳的光谱图像;（2）均方根误差、平均相对绝对误差和结构相似度只能反映重构图像的整体误差,不能反映重构图像的细节,而不同波段的统计直方图可以反映生成波段的高频损失;（3）通过定义NDVI-Io U、NDRE-Io U和EVI-Io U共3个指标来验证生成的多光谱图像构建的植被指数效果,它们与植被指数图具有较好的一致性。（4）本文提出的双通道网络模型的重构多光谱图像能力优于AWAN模型。综上所述,本文首先解决了异源图像匹配问题,其次构建Res Up＆Down块来进行光谱波段特征提取,最后引入对抗网络来增强生成图像的细节纹理,提出的方法能够有效的使用无人机的RGB相机图像重构多光谱图像。
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