公开(公告)号：CN113902650B

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111481416.6

申请日：2021-12-07

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 李林泽 ,  唐攀攀 ,  赵伶俐 ,  赵鹏程 ,  赵博 ,  杨欢

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于平行深度学习网络架构的遥感影像锐化方法，包括以下步骤：S1、获得遥感全色影像在锐化过程中的光谱要素特征：建立多层次深度卷积神经网络架构，获取遥感影像中多光谱波段与全色波段时空‑光谱之间的定量关系；S2、获得遥感多光谱影像在锐化过程中的纹理要素特征：建立多尺度深度卷积神经网络架构，获取遥感影像全色波段不同地物类型的纹理细节特征；S3、获取遥感影像锐化产品：融合所述光谱要素特征和纹理要素特征，建立深度学习重建网络以获取遥感影像锐化产品。本发明适用于多种遥感影像传感器，同时又能在复杂地物类型中提高遥感影像空间分辨率和光谱信息保真度，解决遥感影像快速、准确生产出锐化产品的问题。

公开(公告)号：CN113902650A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111481416.6

申请日：2021-12-07

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 李林泽 ,  唐攀攀 ,  赵伶俐 ,  赵鹏程 ,  赵博 ,  杨欢

IPC: G06T5/00 ,  G06T3/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于平行深度学习网络架构的遥感影像锐化方法，包括以下步骤：S1、获得遥感全色影像在锐化过程中的光谱要素特征：建立多层次深度卷积神经网络架构，获取遥感影像中多光谱波段与全色波段时空‑光谱之间的定量关系；S2、获得遥感多光谱影像在锐化过程中的纹理要素特征：建立多尺度深度卷积神经网络架构，获取遥感影像全色波段不同地物类型的纹理细节特征；S3、获取遥感影像锐化产品：融合所述光谱要素特征和纹理要素特征，建立深度学习重建网络以获取遥感影像锐化产品。本发明适用于多种遥感影像传感器，同时又能在复杂地物类型中提高遥感影像空间分辨率和光谱信息保真度，解决遥感影像快速、准确生产出锐化产品的问题。