基于增强超分辨率网络的单对图像时空融合

摘要：

由于高质量的对地观测需要时空连续的高分辨率遥感图像,故对时空融合的研究广泛开展,并且集中在Landsat和MODIS卫星之间.目前已经提出了使用卷积神经网络进行时空融合的方法,但是网络较浅,故融合性能有限.针对应用最广泛的单对图像时空融合问题,建立了一种基于深度神经网络的新时空融合方法.首先,基本网络框架由两个级联的4倍上采样器构成以近似Landsat和MODIS卫星之间的空间差异和传感器差异.然后,利用卷积神经网络学习重建图像与真实图像之间的残差,使重建图像与真实图像更接近.接着,使用高通调制策略进行时间上的预测.最后,将所提方法在不同的Landsat和MODIS卫星图像上进行了测试,并与多种时空融合算法进行了比较.实验结果表明,与现有融合算法相比,所提方法的重建效果更好,且处理速度更快.

关键词：遥感、卷积神经网络、深度残差网络、时空融合、Landsat

所属期刊栏目：58

分类号：TP751(遥感技术)

在线出版日期：2022-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：479-489