一种单时相高分辨率遥感影像时空融合算法

摘要：

受制于传感器本身材料及卫星轨道参数,空间分辨率和时间分辨率是卫星遥感传感器固有的性能指标且难以兼备,使得高空间分辨率卫星的多时相数据合成问题至今仍是制约其广泛应用的关键问题之一.由于可有效综合空间-光谱-时间维的影像信息,多源遥感影像时空融合技术在近十年间得到迅速发展并已成为解决多时相数据合成问题的有力手段,其中基于学习的时空融合策略在合成精度上具有显著优势且应用潜力较高,但因其对字典训练过程的依赖程度较高而在融合过程中存在一定的不确定性.为提高基于学习的时空融合策略的预测精度、运算效率及鲁棒性,通过综合基于辐射归化的大气校正方法、基于误差约束的数据标准化转换机制、自适应多层递进融合策略以及高效的稀疏求解函数库,设计了一种适用于单时相高分辨率遥感影像的时空融合框架,并以国产高分二号卫星与Landsat-8卫星遥感影像为实验数据对该方法进行充分的对比性分析.实验结果表明,该融合框架不仅提升了运算效率,还在影像保真度、纹理特征描述以及光谱一致性等方面比当前的单数据对融合方法具有更好的重构质量.

关键词：时空融合、稀疏学习、单时相、高分二号、Landsat-8

所属期刊栏目：54

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金41501372;民用空间基础设施建设项目[2016]2316;山西省高校科技创新研究项目2016144

在线出版日期：2018-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：191-199