【摘 要】
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遥感技术作为获取地表信息的重要方式之一,广泛地应用于国防建设与环境监测等各个领域,高质量的遥感影像作为地表信息的主要载体在遥感技术中发挥着重要的作用。然而由于传感器硬件技术的限制,单源传感器无法同时获取高空间、高光谱、高时间分辨率的遥感影像。为了综合不同传感器的特点,遥感融合技术应运而生,即根据不同的需求,融合不同传感器的优势从而改善原始遥感影像的空间分辨率和光谱分辨率,是更好地应用遥感技术的有效
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遥感技术作为获取地表信息的重要方式之一,广泛地应用于国防建设与环境监测等各个领域,高质量的遥感影像作为地表信息的主要载体在遥感技术中发挥着重要的作用。然而由于传感器硬件技术的限制,单源传感器无法同时获取高空间、高光谱、高时间分辨率的遥感影像。为了综合不同传感器的特点,遥感融合技术应运而生,即根据不同的需求,融合不同传感器的优势从而改善原始遥感影像的空间分辨率和光谱分辨率,是更好地应用遥感技术的有效手段。本文以多光谱影像（Multispectral,MS）与全色影像（Panchromatic,PAN）融合（全色锐化）作为主要研究内容,在现有融合方法基础上,对全色锐化中存在的问题进行研究。通过改进现有的融合框架,提出了两种影像融合算法,主要工作如下:（1）针对MS影像与PAN影像空间尺度差异的问题,将基于学习的上采样方法引入影像预处理过程中,利用卷积神经网络学习PAN影像的空间细节信息并将其应用于MS影像的重建过程。本文使用超分辨率卷积神经网络、深度卷积神经网络及增强残差神经网络三种重建网络进行实验对比,选取最佳重建网络并将其应用于MS影像重建。实验表明:本文方法可以较好地增强MS影像的空间细节,降低与PAN影像的空间差异,改善MS影像的质量。（2）针对成分替代融合方法容易产生光谱失真的问题,本文将多分辨率分析引入成分替代融合方法中,利用多分辨率分析对替换成分进行多尺度分解,在不同尺度上实现精细化融合。经过对四种卫星数据进行模拟实验与真实影像实验,验证该方法的有效性。实验结果表明:与传统融合算法相比,本文方法可以有效地降低融合影像的光谱失真,提高融合精度。（3）针对基于学习的融合模型存在PAN影像利用不充分以及如何有效平衡影像光谱与空间特征的问题,本文提出了一种基于通用融合模型的分离光谱-空间通道卷积残差神经网络融合方法,该方法将已有的遥感先验信息引入上采样过程,提高MS与PAN影像的空间相似性;此外,为了有效地利用影像的光谱与空间信息,本文采用光谱与空间学习通道分离的模型结构分别提取影像的光谱与空间特征,同时引入注意力机制与残差连接机制强化学习效率,增强融合影像质量。通过GF-1、GF-2、WV-2影像数据对上述模型进行模拟与真实数据实验,结果表明本文方法在主观评价与客观指标上均体现出很好的性能,可以在充分地保留MS影像光谱信息的同时,增强融合影像的空间细节信息,具有很好的融合效果。
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