研究目的
开发一种多尺度深度学习模型，用于融合多光谱与高光谱卫星影像，在实现高空间-光谱分辨率的同时最小化空间信息损失。
研究成果
基于LSTM的可扩展融合模型在生成高空间-光谱分辨率图像方面优于CNN模型，这体现在所有测试数据集上更高的SSIM和PSNR值。
研究不足
该研究主要使用同质像素数据集；未来工作可探索具有更多异质像素的图像，并评估其对图像分类的影响。
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[IEEE 2019年第十届高光谱成像与信号处理研讨会：遥感技术演进（WHISPERS） - 荷兰阿姆斯特丹（2019.9.24-2019.9.26）] 2019年第十届高光谱成像与信号处理研讨会：遥感技术演进（WHISPERS） - 基于LSTM网络的像素级尺度融合模型为卫星图像提供高空间-光谱分辨率
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DOI：10.1109/WHISPERS.2019.8921269
出版年份：2019
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
多传感器卫星图像的像素级融合能够提升所获数据在空间维度和光谱维度的质量。特别是通过融合多光谱与高光谱图像，可生成兼具高空间分辨率与高光谱分辨率的图像。现有文献中虽有多种实现该任务的方法，但这些技术仍会在融合过程中损失重要的空间信息。本研究提出一种多尺度深度学习模型，用于融合分别具有高空间低光谱分辨率（HSaLS）和低空间高光谱分辨率（LSaHS）的多光谱与高光谱数据，最终获得高空间高光谱分辨率图像（HSaHS）。为实现该目标，我们开发了可扩展的高空间分辨率处理新方法——模型通过学习从低空间分辨率过渡至中间空间分辨率层级，最终生成高空间光谱分辨率图像。这种分步处理过程显著降低了空间信息损失。实验结果表明，本方法在结构相似性指数和信噪比指标上均展现出更优性能。
作者：
Carlos A. Theran，Michael A. álvarez，Emmanuel Arzuaga，Heidy Sierra
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