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摘要 随着人造卫星传感器和遥感技术的迅速发展,遥感图像已经被广泛使用到各种场景 中。然而,由于传感器的技术限制和其他因素,现有的卫星传感器不得不在空间分辨率 和光谱分辨率之间进行权衡。由于在城市分析、植被检测及土地利用等实际应用中,高 分辨率多光谱图像的优势越来越明显,遥感图像融合也受到越来越多的学者的关注。此 外,如何获得高分辨率的多光谱图像也是变化检测、目标识别、视觉分析和场景解释等 诸多遥感领域急需解决的问题。 遥感图像融合是遥感图像领域中一个重要的分支,其旨在将低分辨率的多光谱图像 和高分辨率的全色图像进行融合,以生成具有高分辨率的多光谱图像。由于多光谱图像 和对应全色图像中局部信息存在差异,因此传统的遥感图像融合算法通常会存在光谱扭 曲和空间细节扭曲的问题。为了克服传统遥感图像融合方法的缺点,我们提出了一种端 到端的、根据局部光谱信息自适应调节注入空间细节的遥感图像融合模型。该模型采用 卷积核大小为11的条件网络提取多光谱图像的光谱特征,然后以光谱特征为输入学习 用于空间特征转换的仿射变换系数,从而实现注入的细节信息的自适应调节。同时,本 文还探讨了生成对抗网络和感知损失对遥感图像融合的影响。 使用WorldView-2、WorldView-3以及QuickBird三种卫星遥感数据来验证提出方法 的有效性。通过大量的定性和定量分析得知,本文提出的融合算法无论是主观视觉还是 客观指标均好于对比方法,所得融合图像很好地保留了多光谱图像的光谱信息和全色图 像的空间细节信息。 关键词:全色锐化;空间特征转换;深度学习;多光谱图像;遥感图像融合 说明:每部分以偶数页结束。 I Abstract Withtherapiddevelopmentofartificialsatellitesensorsandremotesensingtechnology, remotesensingimageshavebeenwidelyusedinvariousscenarios.However,duetosensor technicallimitationsandotherfactors,existingsatellitesensorshavetomakeatrade-off betweenspatialresolutionandspectralresolution.Inpracticalapplicationssuchasurban analysis,vegetationdetectionandlanduse,theadvantagesofhigh-resolutionmultispectral imagesarebecomingmoreandmoreobvious,andremoteimagefusionhasalsoattractedmore andmorescholars'attention.Besides,formanyremotesensingfieldssuchaschangedetection, targetrecognition,visualanalysis,andsceneinterpretation,howtoobtainhigh-resolution multispectralimagesisanurgentprobleminthesefields. Pan-sharpeningisanimportantbranchinthefieldofremotesensingimages,whichaims tofuselow-resolutionmulti-spectralimagesandhigh-resolutionpanchromaticimagesto generatemulti-spectralimageswithhighresolution.Duetothedifferencesinthelocalarea betweenthemultispectralimageandthecorrespondingpanchromaticimage,thetraditional remotesensingimagefusionalgorithmsusuallyhaveproblemsofspectraldistortionand distortionofspatialdetails.Toovercometheshortcomingsoftraditionalremotesensingimage fusionmethods,weproposeanend-to-endremotesensingimagefusionmodelthatadaptively adjustsinjectedspati