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遥感学报 2022年第12期26卷 2411-2432页

作者：杨勇苏昭黄淑英万伟国涂伟卢航远江西财经大学信息管理学院南昌330032 天津工业大学软件学院天津300387 江西财经大学软件与物联网工程学院南昌330032

全色图像锐化是遥感数据处理领域的一个基础性问题,在地物分类、目标识别等方面具有重要的研究意义和应用价值。近年来,深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大进展,也推动了像素级全色图像锐化技术的发展。本文提出从经... 详细信息

全色图像锐化是遥感数据处理领域的一个基础性问题,在地物分类、目标识别等方面具有重要的研究意义和应用价值。近年来,深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大进展,也推动了像素级全色图像锐化技术的发展。本文提出从经典方式和协同方式两个方面对深度学习在全色图像锐化中的研究进行系统的综述,并在此基础上进行前景展望。首先,给出全色图像锐化常用的数据集和全色图像锐化的质量评价指标;接着,从经典方式与协同方式两个方面对基于深度学习的全色图像锐化最新研究成果进行分门别类的介绍,并进行算法性能的对比、分析和归纳;然后,对全色图像锐化的3个主要应用领域如地物分类、目标识别和地表变化检测进行分析;最后,本文探讨了基于深度学习的全色图像锐化的5个未来研究方向。

关键词：全色图像锐化深度学习经典方式协同方式质量评价遥感图像融合

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基于深度学习的吉林一号光谱卫星影像分辨率重建

基于深度学习的吉林一号光谱卫星影像分辨率重建

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作者：靳道明吉林大学

学位级别：硕士

随着遥感技术的应用领域越来越广泛,对高分辨率遥感影像的需求也日益增加。因此,如何获取高质量高分辨率的遥感影像成为研究的热点问题,传统方法是将全色图像中的高频空间信息用特定算法提取,以叠加或替换某一分量的方式弥补多光谱数据... 详细信息

随着遥感技术的应用领域越来越广泛,对高分辨率遥感影像的需求也日益增加。因此,如何获取高质量高分辨率的遥感影像成为研究的热点问题,传统方法是将全色图像中的高频空间信息用特定算法提取,以叠加或替换某一分量的方式弥补多光谱数据分辨率不足的问题。然而传统方法提取特征的算法较为固定,易出现光谱或空间畸变。近年来,随着机器学习方法逐渐兴起,以卷积神经网络为代表,展现出强大的复杂数据处理能力和特征提取的潜力,为遥感图像分辨率重建领域提供了新的思路。本文以吉林一号光谱卫星影像数据为例,从光谱和空间分量角度出发,提出了多特征融合的双通道网络,在光谱通道中加入残差结构以保持原始图像的光谱特性,在空间通道中加入了多尺寸卷积核提取不同尺度的特征信息,并将空间通道中的多个层次特征进行融合,以提取全色网络中的高频空间信息,并在最后用通道注意力模块对多种特征的贡献度进行自适应调整,将结果与传统双三次卷积插值和GS方法以及Pan Net经典网络进行对比。为了定量分析全色图像在分辨率重建中的作用,本文用吉林一号光谱卫星影像分别制作了多光谱和多光谱加全色两种数据集,对网络进行训练。从重建结果图像的图像质量和波段独立性两个角度进行定量分析,以评价全色数据对重建图像的影响。结果表明,与传统双三次卷积插值与GS融合方法相比CNN有明显的优势,两种传统方法往往只注重与光谱或空间质量,而CNN方法的优势主要体现在重建过程中平衡空间和光谱的关系,能够同时在两个分量上取得较好的结果,因此有更好的综合质量。与Pan Net网络的重建结果图像相比,本文的重建图像质量在光谱分量的提升幅度约为5%,而在空间分量上的提升幅度约为6%。在两种不同数据集的结果比较中表明,全色图像在分辨率重建过程中不仅在空间分量提供高频信息,也一定程度的补充了重建图像的光谱信息。重建后的图像质量在空间分量上的提升幅度约为20%,在光谱分量上的提升幅度约为6%。在4倍重建中,使用两个数据集训练网络得到的结果基本相同,说明全色数据在重建过程中的作用不大,其原因可能是多光谱数据中的信息和全色信息差异过大时,网络在提取对应高频信息的时候存在困难。在后续的研究中,需要探索其他的网络结构或方法以更高效率的对全色数据中的高频空间信息进行提取。

关键词：吉林一号光谱卫星多光谱遥感影像深度学习超分辨率重建全色图像锐化双通道网络

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