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题名考虑点扩散函数效应的光谱遥感图像超分辨率制图
被引量：1
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作者
王鹏
严昂
张弓
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机构
南京航空航天大学电子信息工程学院
自然资源部航空地球物理与遥感地质重点实验室
自然资源部南方丘陵区自然资源监测监管重点实验室
测绘科学与地球空间信息技术自然资源部重点实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2024年第3期599-608,共10页
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基金
自然资源部航空地球物理与遥感地质重点实验室资助(2023YFL35)
自然资源部南方丘陵区自然资源监测监管重点实验室资助(NRMSSHR2023Y15)
+4 种基金
南京航空航天大学基本科研业务费科研项目(NS2023020)
地理信息工程国家重点实验室、测绘科学与地球空间信息技术自然资源部重点实验室联合资助基金项目(2023-03-09)
国家自然科学基金(61801211)
江苏省自然科学基金(BK20221478)
上海智能信息处理重点实验室开放基金项目(IIPL201908)。
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文摘
由于硬件设备的限制和土地覆盖类别的多样性,采集得到的光谱遥感图像的空间分辨率有时较为粗糙,导致大量混合像元产生,严重影响了土地覆盖类型空间分布的制图精度。超分辨率制图技术可以有效地处理光谱遥感图像中的混合像元,获得准确的地物类别分布信息。在遥感大数据背景下,来自同一卫星采集同一区域的多位移图像可以作为辅助数据改进超分辨率制图结果。然而,目前多位移图像插值超分辨率制图方法很少有效地考虑点扩散函数效应影响,导致制图结果精度降低。为了解决这一问题,本文提出了一种考虑点扩散函数效应的多位移光谱遥感图像超分辨率制图方法,改善土地覆盖类别制图结果。在所提出的方法中,首先,对多位移图像进行光谱解混,以生成粗糙丰度图像。然后,在考虑点扩散函数效应的情况下,对粗糙丰度图像先采用面到点克里格法,然后进行理想方波滤波,得到改善的粗糙丰度图像。接下来,通过插值对改善的粗糙丰度图像进行上采样以获得上采样丰度图像,并对上采样的所有丰度图像进行整合以获得精细丰度图像。最后,根据精细丰度图像提供的类别比例信息,使用类别分配方法将类别标签分配给亚像元,以获得理想的制图结果。实验结果表明,通过减少点扩散函数效应影响,所提出的方法展示出最佳性能表现,例如在美国华盛顿特区数据集实验结果的总体精度分别达到77.63%和Kappa系数达到0.7263。
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关键词
光谱遥感图像
超分辨率制图
点扩散函数效应
插值
多位移图像
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Keywords
spectral remote sensing image
super-resolution mapping
point-spread function effect
interpolation
multiple sub-pixel shifted images
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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