[张贴报告]基于深度学习的遥感图像融合综述

基于深度学习的遥感图像融合综述
编号:484 稿件编号:3487 访问权限:私有 更新:2023-04-08 14:07:47 浏览:154次 张贴报告

报告开始:2023年05月06日 08:11 (Asia/Shanghai)

报告时间:1min

所在会议:[SP] 张贴报告专场 » [SP-7-1] 7、遥感与地理信息科学

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摘要
随着遥感技术的广泛应用与快速发展,遥感图像质量要求亦逐步提高。目前,仅依靠一种传感器难以保证信噪比较大的同时捕获高空间分辨率、高光谱分辨率的图像。遥感图像融合技术通过结合不同传感器的空间信息和光谱(或波谱)信息,获得高质量的图像。同时,近年来深度学习理论发展迅猛,并广泛应用于遥感图像融合等图像处理中。因此,为更系统地了解基于深度学习的遥感图像融合现状,推动遥感图像融合的发展,本文首先对常用的遥感卫星图像及传统图像融合算法进行简介;然后对基于深度学习的遥感图像融合算法着重阐述,对比分析基于深度学习融合方法(PanNet、LPPN、WSDFNet)的优缺点;最后,对基于深度学习的遥感图像融合方法的未来进行了展望。
关键字
深度学习;遥感;图像融合
报告人
王倩
西南林业大学

稿件作者
王倩 西南林业大学
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