近年來(lái),搭載全色與多光譜圖像傳感器的各種衛(wèi)星相繼升空,遙感衛(wèi)星成像特點(diǎn)隨之發(fā)生了明顯改變,主要表現(xiàn)為兩方面:第一,WorldView系列新型衛(wèi)星的多光譜圖像波段劃分更細(xì)、波段數(shù)量更多,第二,全色圖像與多光譜圖像的光譜重疊范圍變窄、且重疊范圍內(nèi)光譜匹配性變差。這些變化導(dǎo)致現(xiàn)有融合算法在面向新型衛(wèi)星的全色與多光譜圖像融合問題時(shí)適應(yīng)性變差。鑒于此,本論文即研究面向新型衛(wèi)星的全色與多光譜圖像融合算法,通過對(duì)深度學(xué)習(xí)及其相關(guān)理論進(jìn)行研究與分析,本文具體以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基本框架展開研究,通過構(gòu)造多通道深度模型,實(shí)現(xiàn)了面向新型衛(wèi)星的全色與多光譜圖像融合,并在保持多光譜圖像光譜特性的同時(shí)有效融入全色圖像的空間細(xì)節(jié)信息。論文的主要研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新性成果概述如下:(1)針對(duì)新型衛(wèi)星圖像特點(diǎn),提出一種基于多通道深度模型的全色與多光譜圖像融合算法。首先構(gòu)造三層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將全色圖像與多光譜圖像共同構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像,然后利用該網(wǎng)絡(luò)提取輸入圖像各波段的圖像特征,有效解決了現(xiàn)有算法受到圖像波段數(shù)量限制的問題以及全色與多光譜圖像光譜匹配性變差的問題;其次,采用對(duì)全色與多光譜圖像截取圖像塊的方式構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集,有效...

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1WorldView-2衛(wèi)星光譜響應(yīng)特性曲線

2衛(wèi)星遙感圖像融合的相關(guān)基本理論11能夠方便用戶進(jìn)行精確的變化檢測(cè)和制圖。WorldView-2衛(wèi)星圖像的光譜響應(yīng)特性曲線如圖2-1所示。圖2-1WorldView-2衛(wèi)星光譜響應(yīng)特性曲線圖2-1中，黑色曲線代表WorldView-2衛(wèi)星全色圖像（Panchromatic）的光譜....

圖2-1和表2-1可以看出，新型衛(wèi)星的全色圖像和多光譜圖像光譜覆蓋范圍并不一致，多光譜圖像中幾乎有3個(gè)波段完全沒有被全色圖像覆蓋，分別是海岸波段、近紅外波段和近紅外2波段，而且全色圖像和多光譜圖像的光譜響應(yīng)也并不相同

西北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文12圖像的波段分布整理成圖表形式，前期衛(wèi)星以QuickBird衛(wèi)星為代表，新型衛(wèi)星以WorldView-2衛(wèi)星和WorldView-3衛(wèi)星為代表，波段分布表如表2-1所示。表2-1前期衛(wèi)星與新興衛(wèi)星的波段分布表結(jié)合圖2-1和表2-1可以看出，新型衛(wèi)星的全色....

圖3-1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)示意圖

西北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文26圖3-1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)示意圖在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷發(fā)展起來(lái)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成主要包括輸入層、卷積層、池化層和全連接層，通過對(duì)上述所有層進(jìn)行堆疊，即可構(gòu)成完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積層在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中擔(dān)負(fù)著最重要的角色，卷積層中的濾....

圖3-2濾波器卷積操作

西北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文26圖3-1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)示意圖在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷發(fā)展起來(lái)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成主要包括輸入層、卷積層、池化層和全連接層，通過對(duì)上述所有層進(jìn)行堆疊，即可構(gòu)成完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積層在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中擔(dān)負(fù)著最重要的角色，卷積層中的濾....

本文編號(hào)：3941704