基于深度学习的多光谱与全色遥感图像融合方法综述

摘要

多光谱(multispectral, MS)遥感图像具有丰富的光谱信息，但其空间分辨率相对较低；全色(panchromatic, PAN)遥感图像具有较高的空间分辨率，但缺乏光谱信息。通过图像融合技术将多光谱和全色遥感图像进行信息集成，生成一幅光谱信息丰富、空间分辨率高的融合图像，以便将二者的优势互补，从而有利于后继视觉任务的完成。近年来，随着深度学习的兴起及其在计算机视觉领域的广泛应用，研究者们提出了许多面向图像融合的深度学习方法。鉴于国内鲜有MS和PAN遥感图像融合方面的研究综述，故对基于深度学习的多光谱和全色遥感图像融合方法进行归纳、分析和总结，并对基于深度学习的多光谱和全色遥感图像融合的发展方向进行展望。

关键词

图像融合 / 遥感图像融合 / 深度学习 / 卷积神经网络 / 生成对抗网络 / Transformer

基金资助

国家自然科学基金面上资助项目(62271236); 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX2022-41,KYCX2023-10,KYCX24-3682,SJCX24-2105)