申请/专利权人：安徽省第一测绘院

申请日：2024-01-23

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117934649A

主分类号：G06T11/00

分类号：G06T11/00;G06T5/90;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种多光谱数据缺失下的遥感数据融合方法，涉及遥感数据融合技术领域，通过收集对所有全色训练图像以及多光谱训练图像进行精校正，将校正全色训练图像和校正多光谱训练图像进行归一化处理，将所有归一化全色训练图像的分辨率降采样至多光谱训练图像的分辨率，生成降采样全色训练图像，使用最小二乘法，将归一化多光谱训练图像拟合成拟合全色影像，训练多光谱图像生成模型，收集实时全色输入图像，基于多光谱图像生成模型，获得后视影像的实时全色图像对应的多光谱预测图像；实现了从高分7号卫星的后视全色图像至多光谱图像的高精度生成。

主权项：1.一种多光谱数据缺失下的遥感数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：收集若干卫星前视影像的全色训练图像集合以及多光谱训练图像集合；对所述所有全色训练图像以及多光谱训练图像进行精校正，生成校正全色训练图像和校正多光谱训练图像；将所述校正全色训练图像和校正多光谱训练图像进行归一化处理，生成归一化全色训练图像和归一化多光谱训练图像；将所述所有归一化全色训练图像的分辨率降采样至多光谱训练图像的分辨率，生成降采样全色训练图像；使用最小二乘法，基于降采样全色训练图像，将所述归一化多光谱训练图像拟合成拟合全色影像；以拟合全色影像作为输入，以多光谱预测图像作为输出，训练多光谱图像生成模型；收集实时卫星后视影像的实时全色图像，并将实时全色图像进行精校正、归一化处理以及降采样处理后，获得实时全色输入图像；将实时全色输入图像输入至多光谱图像生成模型中，获得后视影像的实时全色图像对应的多光谱预测图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽省第一测绘院 一种多光谱数据缺失下的遥感数据融合方法

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