面向新型卫星的全色与多光谱图像融合算法研究

发布时间：2024-03-30 02:56

　　近年来,搭载全色与多光谱图像传感器的各种卫星相继升空,遥感卫星成像特点随之发生了明显改变,主要表现为两方面:第一,WorldView系列新型卫星的多光谱图像波段划分更细、波段数量更多,第二,全色图像与多光谱图像的光谱重叠范围变窄、且重叠范围内光谱匹配性变差。这些变化导致现有融合算法在面向新型卫星的全色与多光谱图像融合问题时适应性变差。鉴于此,本论文即研究面向新型卫星的全色与多光谱图像融合算法,通过对深度学习及其相关理论进行研究与分析,本文具体以卷积神经网络为基本框架展开研究,通过构造多通道深度模型,实现了面向新型卫星的全色与多光谱图像融合,并在保持多光谱图像光谱特性的同时有效融入全色图像的空间细节信息。论文的主要研究内容与创新性成果概述如下:(1)针对新型卫星图像特点,提出一种基于多通道深度模型的全色与多光谱图像融合算法。首先构造三层卷积神经网络,并将全色图像与多光谱图像共同构成网络的输入图像,然后利用该网络提取输入图像各波段的图像特征,有效解决了现有算法受到图像波段数量限制的问题以及全色与多光谱图像光谱匹配性变差的问题;其次,采用对全色与多光谱图像截取图像块的方式构造网络训练集,有效...

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1WorldView-2卫星光谱响应特性曲线

2卫星遥感图像融合的相关基本理论11能够方便用户进行精确的变化检测和制图。WorldView-2卫星图像的光谱响应特性曲线如图2-1所示。图2-1WorldView-2卫星光谱响应特性曲线图2-1中，黑色曲线代表WorldView-2卫星全色图像（Panchromatic）的光谱....

图2-1和表2-1可以看出，新型卫星的全色图像和多光谱图像光谱覆盖范围并不一致，多光谱图像中几乎有3个波段完全没有被全色图像覆盖，分别是海岸波段、近红外波段和近红外2波段，而且全色图像和多光谱图像的光谱响应也并不相同

西北工业大学硕士学位论文12图像的波段分布整理成图表形式，前期卫星以QuickBird卫星为代表，新型卫星以WorldView-2卫星和WorldView-3卫星为代表，波段分布表如表2-1所示。表2-1前期卫星与新兴卫星的波段分布表结合图2-1和表2-1可以看出，新型卫星的全色....

图3-1神经网络基本结构示意图

西北工业大学硕士学位论文26图3-1神经网络基本结构示意图在神经网络的基础上，卷积神经网络不断发展起来。卷积神经网络的基本构成主要包括输入层、卷积层、池化层和全连接层，通过对上述所有层进行堆叠，即可构成完整的卷积神经网络。卷积层在卷积神经网络结构中担负着最重要的角色，卷积层中的滤....

图3-2滤波器卷积操作

西北工业大学硕士学位论文26图3-1神经网络基本结构示意图在神经网络的基础上，卷积神经网络不断发展起来。卷积神经网络的基本构成主要包括输入层、卷积层、池化层和全连接层，通过对上述所有层进行堆叠，即可构成完整的卷积神经网络。卷积层在卷积神经网络结构中担负着最重要的角色，卷积层中的滤....

本文编号：3941704