【摘 要】
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随着遥感技术的快速发展与广泛应用,对获取的遥感图像质量有了更高的要求。但是难以直接获得高分辨率多光谱遥感图像。为了结合不同成像传感器的信息,获得高质量的图像,图像融合技术应运而生。空谱遥感图像融合是一种获取高空间分辨率多光谱图像的有效方法,目前已有许多学者针对空谱遥感图像融合展开研究,取得了较多成果。近年来,深度学习理论得到了快速发展,广泛应用于空谱遥感图像融合。为了让学者们能够更系统地了解空谱遥
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于结构化压缩感知的高光谱成像方法研究”（编号:61601061）； 湖南省自然科学基金“基于动态卷积神经网络的遥感图像融合”（编号:2021JJ40609）共同资助；
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随着遥感技术的快速发展与广泛应用,对获取的遥感图像质量有了更高的要求。但是难以直接获得高分辨率多光谱遥感图像。为了结合不同成像传感器的信息,获得高质量的图像,图像融合技术应运而生。空谱遥感图像融合是一种获取高空间分辨率多光谱图像的有效方法,目前已有许多学者针对空谱遥感图像融合展开研究,取得了较多成果。近年来,深度学习理论得到了快速发展,广泛应用于空谱遥感图像融合。为了让学者们能够更系统地了解空谱遥感图像融合的现状,推动空谱遥感图像融合的发展,首先对常用的遥感卫星作了介绍,并简单介绍了传统的经典空谱图像融合算法;其次,从监督学习、无监督学习、半监督学习3个方面,重点对基于深度学习的空谱图像融合算法进行了阐述,还对损失函数进行了描述与分析;然后,为了证明基于深度学习方法的优越性以及分析损失函数的影响,开展了遥感图像融合实验;最后,对基于深度学习的空谱图像融合方法进行了展望。
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