基于RDN卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建方法研究

摘要：

光学遥感影像在资源、环境、灾害、交通和城市等领域有着非常重要的应用价值,但高分光学遥感影像获取成本高,在一定程度上限制了推广和普及.自基于卷积神经网络的超分辨率重建模型(SRCNN)被提出后,深度学习在图像超分辨率重建技术方面迅速应用.本文提出了基于RDN卷积神经网络的遥感影像超分重建方法,使用AID、NWPU-RESISC45遥感影像数据集进行定性和定量实验,结果证明RDN模型具备遥感影像超分重建能力,可低成本获得高分辨率的遥感影像,从而为高分影像的应用推广和普及提供技术支撑.

关键词：超分辨率重建;遥感影像;卷积神经网络;深度学习

所属期刊栏目：29

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;湖北省自然科学基金;自然资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金

在线出版日期：2022-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：23-27