一种高分辨率高光谱图像融合方法技术

本发明专利技术提供了一种高分辨率高光谱图像融合方法，属于遥感图像融合技术领域，包括:制作低分辨率高光谱遥感图像与对应全色遥感图像数据集；构建多尺度零参考生成对抗网络的生成器，在多尺度零参考生成对抗网络的生成器中加入批量归一化和密集连接来实现高分辨率高光谱图像生成；构建多尺度零参考生成对抗网络的判别器，使用经过光谱响应滤波处理后的数据和数据集的正常数据来训练判别器；将高光谱和全色遥感影像数据集输入多尺度零参考生成对抗网络中得到高分辨率高光谱图像；该方法能够使用少数训练数据生成高分辨率高光谱遥感图像，大大减少数据规模依赖性。大大减少数据规模依赖性。大大减少数据规模依赖性。

【技术实现步骤摘要】
一种高分辨率高光谱图像融合方法


[0001]本专利技术属于遥感图像融合
，具体涉及一种高分辨率高光谱图像融合方法。

技术介绍

[0002]遥感技术是一种重要的地球观测手段，其提供的遥感影像信息在许多领域中都有着广泛的应用，如环境监测、农业、城市规划等。由遥感手段多样性产生的多模态数据既存在互补性，这就需要一种有效的方法来融合这些多源信息。
[0003]传统的对抗生成网络(GAN)可用于多源遥感图像融合，但它往往依赖大量的遥感数据进行训练，这在实际应用中可能难以获取，而且它的训练过程通常需要较长的时间。

技术实现思路

[0004]为了克服上述现有技术存在的不足，本专利技术提供了一种高分辨率高光谱图像融合方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种高分辨率高光谱图像融合方法，包括：
[0007]获取低分辨率高光谱遥感图像与对应的全色遥感图像；
[0008]对低分辨率高光谱遥感图像进行多尺度上采样，对全色遥感图像进行多尺度下采样，将上采样后的高光谱遥本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高分辨率高光谱图像融合方法，其特征在于，包括：获取低分辨率高光谱遥感图像与对应的全色遥感图像；对低分辨率高光谱遥感图像进行多尺度上采样，对全色遥感图像进行多尺度下采样，将上采样后的高光谱遥感影像和下采样后的全色遥感影像的波段进行组合，得到组合波段数据；将组合波段数据输入多尺度零参考生成对抗网络中，获得高分辨率高光谱图像；其中，所述多尺度零参考生成对抗网络包括：生成器和判别器，所述生成器的输出端与所述判别器的输入端连接，所述判别器的输出端与所述生成器的输入端连接；所述生成器包括：四个利用密集连接策略连接的第一特征提取模块和第一3*3卷积层，每个所述第一特征提取模块包括：依次连接的第二3*3卷积层、批处理规范化层、激活函数层。2.根据权利要求1所述的一种高分辨率高光谱图像融合方法，其特征在于，还包括：利用光谱响应滤波处理高分辨率高光谱图像得到伪全色图像，将伪全色图像与其对应的全色遥感图像输入生成对抗网络的判别器中，利用判别器判断输入的图像是伪全色图像还是全色遥感图像，当判别器判断不出来输入的图像是伪全色图像还是全色遥感图像时，表明生成器模型训练良好。3.根据权利要求1所述的一种高分辨率高光谱图像融合方法，其特征在于，所述将上采样后的高光谱遥感影像和下采样后的全色遥感影像的波段进行组合，得到组合波段数据包括：根据高光谱遥感图像和全色遥感图像的空间分辨率比，构建上采样多尺度模型和下采样多尺度模型；上采样多尺度模型使用双三次插值上采样对低分辨率高光谱遥感图像进行采样，得到下采样多尺度模型使用双三次插值下采样对全色遥感图像进行采样，得到连接和获得组合波段数据。4.根据权利要求1所述的一种高分辨率高光谱图像融合方法，其特征在于，所述第一3*3卷积层包括n个大小为3*3，步幅为1的卷积核；所述第二3*3卷积层包括50个大小为3*3，步幅为1的卷积核。5.根据权利要求2所述的一种高分辨率高光谱图像融合方法，其特征在于，所述判别器模型包括：四个串联的第二特征提取模块；所述第二特征提取模块包括：依次连接的第三3*3卷积层、批处理规范化层、激活函数层，用于提取特征图；第四3*3卷积层，用于将四个串联的第二特征提取模块输出的特征图变为一维形状后输入到全连接层进行分类，得到高分辨率高光谱图像与真实图像的区别数值。6.根据权利要求1所述的一种高分辨率高光谱图像融合方...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘兰法，周柏涛，仝梓晨，吴浩，宋旦霞，胡琼，林安琪，张荣春，衣雪峰，
申请(专利权)人：华中师范大学，
类型：发明
国别省市：