项目名称: 新型超高分辨率星载多光谱与全色光图像融合方法研究

项目编号: No.61301195

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 李旭

作者单位: 西北工业大学

项目金额: 26万元

中文摘要: 随着传感器技术的快速发展,新型星载遥感图像具有空间分辨率更高、波段数更多、光谱覆盖范围更宽等新特点,代表了下一代遥感图像的发展趋势,同时也对现有的图像融合技术提出挑战。本项目采用最新型的WorldView-2星载遥感数据为实验对象,研究在多光谱图像重采样环节进行整体插值以提高重采样数据的光谱和空间信息保真能力;从多光谱与全色光传感器的光谱响应特点出发,研究基于波段选择的光谱匹配模型,准确估计全色光图像的低频分量,从而建立全色光图像空间信息有效提取方法;利用基于对应分析的强度分量构建方法进一步研究空间信息的高保真注入模型,以减少信息在注入过程中导致的光谱与空间失真现象,在此基础上研究适用于新型超高分辨率星载遥感图像的图像融合方法,为新一代遥感图像的融合技术奠定理论方法基础。研究成果可用于高精度地物检测、分类与识别、城市规划、灾难检测与评估等领域,具有重要的科学研究意义和广阔的应用前景。

中文关键词: 融合;遥感图像;全色光图像;多光谱图像;分辨率

英文摘要: With the rapid development of sensor techniques, some new features can be found in the new satellite remote sensing images. These features, such as the high spatial resolution, the more spectral bands, the wider spctrum coverage, represent the trend of the upcoming remote sensing images and bring new challenges to image fusion field. Hence, WorldView-2 satellite images are accepted as the experimental data in this project. Usually, the pansharpening process consists of two stages: upscaling and fusing. This research work will include (1) the high-fidelity interpolation model for multi-band data and (2) the effective fusion model based on correspondence analysis. In the first part, the N-band multispectral images will be treated as a whole data set and the interpolation model combines both the spatial and the spectral relationship between the interpolated and original locations in order to preserve more spectral and spatial information during the upscaling stage. The second part puts emphasis on building the effective fusion model. Band selection based matching model will be investigated according to the relative spectral responses between multispectral and panchromatic images. Then the low frequency component of panchromatic image will be accurately estimated, and the spatial details (high frequency component) c

英文关键词: fusion;remote sensing image;panchromatic image;multispectral image;resolution

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AI+军事】附PPT 《前瞻性分析:获得决策优势的方法》
专知会员服务
90+阅读 · 2022年4月17日
城市大脑案例集(2022),114页pdf
专知会员服务
112+阅读 · 2022年1月10日
专知会员服务
13+阅读 · 2021年9月23日
专知会员服务
86+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
66+阅读 · 2021年5月8日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年3月26日
专知会员服务
70+阅读 · 2021年3月23日
基于深度学习的图像目标检测算法综述
专知
2+阅读 · 2022年4月16日
基于深度学习的小目标检测方法综述
专知
2+阅读 · 2021年4月29日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
8+阅读 · 2021年3月23日
IEEE WHISPERS大规模高光谱目标跟踪挑战赛来了!
中国图象图形学报
60+阅读 · 2020年7月8日
【学科发展报告】无人船
中国自动化学会
27+阅读 · 2019年1月8日
一文读懂图像压缩算法
七月在线实验室
16+阅读 · 2018年5月2日
图像检索研究进展:浅层、深层特征及特征融合
中国计算机学会
122+阅读 · 2018年3月26日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
小贴士
相关VIP内容
【AI+军事】附PPT 《前瞻性分析:获得决策优势的方法》
专知会员服务
90+阅读 · 2022年4月17日
城市大脑案例集(2022),114页pdf
专知会员服务
112+阅读 · 2022年1月10日
专知会员服务
13+阅读 · 2021年9月23日
专知会员服务
86+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
66+阅读 · 2021年5月8日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年3月26日
专知会员服务
70+阅读 · 2021年3月23日
相关资讯
基于深度学习的图像目标检测算法综述
专知
2+阅读 · 2022年4月16日
基于深度学习的小目标检测方法综述
专知
2+阅读 · 2021年4月29日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
8+阅读 · 2021年3月23日
IEEE WHISPERS大规模高光谱目标跟踪挑战赛来了!
中国图象图形学报
60+阅读 · 2020年7月8日
【学科发展报告】无人船
中国自动化学会
27+阅读 · 2019年1月8日
一文读懂图像压缩算法
七月在线实验室
16+阅读 · 2018年5月2日
图像检索研究进展:浅层、深层特征及特征融合
中国计算机学会
122+阅读 · 2018年3月26日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员