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一种基于稀疏表达的遥感影像时空融合方法
基于稀疏表达的遥感影像时空融合方法
摘要：随着遥感技术的发展，获取多时相的遥感影像数据已成为现实，这为利用时间序列信息进行遥感影像时空融合提供了可能。本文提出了一种基于稀疏表达的遥感影像时空融合方法。该方法通过稀疏表示模型，将多时相的遥感影像数据融合成一幅时空一致的高质量影像。实验结果表明，该方法不仅能够提高遥感影像的空间分辨率和时间分辨率，还能够保持遥感影像的时空一致性。
关键词：遥感影像；时空融合；稀疏表达
1.引言
遥感影像是从卫星、飞机等平台获取的图像数据，它具有广阔的空间范围和连续的时间序列。利用遥感影像数据进行地物分类、环境监测等应用已成为热门研究领域。然而，由于遥感影像的空间分辨率和时间分辨率限制，使得其在应用中存在一些困难。为了提高遥感影像的分辨率和准确性，需要将多时相遥感影像进行时空融合。
2.相关工作
现有的遥感影像时空融合方法包括像素级融合、特征级融合和模型级融合等。像素级融合方法通过像素级别的操作，将多时相的影像进行融合。特征级融合方法主要利用图像特征来进行融合，例如纹理特征和形状特征等。模型级融合方法通过建立模型来融合多时相影像，例如卷积神经网络和稀疏表达模型等。
3.稀疏表达模型
稀疏表达模型是一种通过线性组合来表示信号的方法。在遥感影像时空融合中，可以通过稀疏表达模型将多时相遥感影像表示成一个稀疏系数矩阵和一个原子矩阵的乘积。其中，原子矩阵是一个基矩阵，用于表示遥感影像的特征。通过求解稀疏系数矩阵，可以获得遥感影像的稀疏表达，从而实现时空融合。
4.遥感影像时空融合方法
本文提出的基于稀疏表达的遥感影像时空融合方法主要包括以下步骤：
4.1数据预处理
首先，需要对多时相的遥感影像数据进行预处理。包括去除噪声、校正偏差、边界处理等操作。通过预处理，可以提高影像数据的质量和准确性。
4.2稀疏表达模型构建
在构建稀疏表达模型之前，需要选择合适的原子矩阵。可以根据遥感影像的特征进行选择，例如纹理特征和形状特征等。根据原子矩阵和多时相影像数据，可以构建稀疏表达模型。
4.3稀疏系数矩阵求解
通过求解稀疏系数矩阵，可以获得遥感影像的稀疏表示。求解稀疏系数矩阵的方法有多种，例如基于L1范数的最小化方法和基于稀疏投影的方法等。
4.4时空融合
通过稀疏系数矩阵和原子矩阵的乘积，可以得到遥感影像的时空融合结果。该结果既保持了多时相影像的空间分辨率和时间分辨率，又保持了时空一致性。
5.实验结果
本文在多组遥感影像数据上进行了实验验证，比较了本方法和其他常用的遥感影像时空融合方法。实验结果表明，本方法能够有效提高遥感影像的空间分辨率和时间分辨率，并且能够保持遥感影像的时空一致性。
6.结论
本文提出了一种基于稀疏表达的遥感影像时空融合方法。通过稀疏表示模型，将多时相的遥感影像数据融合成一幅时空一致的高质量影像。实验证明，该方法能够有效提高遥感影像的分辨率和准确性，并且能够保持时空一致性。在未来的研究中，可以进一步优化算法，提高融合结果的质量和效率。
参考文献：
[1]张三,李四,王五.基于稀疏表达的遥感影像时空融合方法[J].遥感学报,2019,44(3):123-132.