[发明专利]一种基于多源融合的星载光谱遥感图像超分辨率重构方法

权利要求书

1.一种基于多源融合的星载光谱遥感图像超分辨率重构方法，其特征在于，包括：通过训练完成的光谱遥感图像超分辨率网络对星载光谱图像进行超分辨率重构，其中所述光谱遥感图像超分辨率网络基于多尺度双残差融合网络构建，其训练集由大小为64×64的高分辨率遥感图像块及其低分辨率图像块，以及参考图像组成；

所述星载光谱遥感图像超分辨率重构方法具体包括以下步骤：

步骤1：构建基于多尺度双残差融合结构模块的光谱遥感图像超分辨率网络；

步骤2：制备用于训练光谱遥感图像超分辨率网络的多源成对训练数据集，并对其进行训练；

步骤3：通过训练完成所得到的基于多尺度双残差融合结构的光谱遥感图像超分辨率网络对光谱遥感图像进行超分辨率重构。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源融合的星载光谱遥感图像超分辨率重构方法，其特征在于：所述多尺度双残差融合结构通过对残差连接进行改进形成双残差结构，实现不同深度层特征的纵向交互；同时通过在每个双残差模块内部通过多个卷积不同尺度的卷积核实现对图像不同尺寸特征的横向提取与聚合。

3.根据权利要求1所述的一种基于多源融合的星载光谱遥感图像超分辨率重构方法，其特征在于：所述多源成对训练数据集由一对任务所需的具备互补信息的高空间分辨率低谱间分辨率图像，简称为Htrain图像和低空间分辨率高谱间分辨率图像，简称为Ltrain图像，以及高空间分辨率高谱间分辨率真值图像，简称为GTtrain图像构成。

4.根据权利要求1所述的一种基于多源融合的星载光谱遥感图像超分辨率重构方法，其特征在于：所述光谱遥感图像超分辨率网络包括：输入模块、低级特征提取模块、高级特征提取模块、融合模块和图像重构模块：

输入模块将两源互补图像通过Concat函数进行拼接；低级特征提取模块与输入模块连接，由卷积层、激活函数层、卷积层构成；高级特征提取模块与低级特征提取模块连接，由M个多尺度双残差融合结构组成；融合模块与高级特征提取模块连接，由Add函数对高级特征和低级特征进行融合，并通过激活函数层；图像重构模块与融合模块连接，由两层卷积层和激活函数层构成，对光谱维信息进行映射。

5.根据权利要求4所述的一种基于多源融合的星载光谱遥感图像超分辨率重构方法，其特征在于：所述多尺度双残差融合结构以双残差连接为基本结构框架，包括两层卷积层和激活函数层，多尺度特征提取与聚合层，卷积层，激活函数层，通道注意力层，卷积层和激活函数层。

6.根据权利要求4所述的一种基于多源融合的星载光谱遥感图像超分辨率重构方法，其特征在于：所述低级特征提取模块中卷积层的卷积核大小为200×3×3、卷积步长为1×1。

7.根据权利要求1所述的一种基于多源融合的星载光谱遥感图像超分辨率重构方法，其特征在于：所述多尺度双残差融合结构的普通卷积核大小为200×3×3、卷积步长为1×1；用于多尺度特征提取的卷积核大小分别为50×1×1、、50×3×3、50×5×5、50×7×7、卷积步长为1×1；聚合层由Concat函数对四个尺度的输出进行拼接。