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基于光谱梯度角的改进SREM融合方法

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针对多光谱图像光谱分辨率增强方法(Spectral Resolution Enhancement Method,SREM)在重采样以及空间配准过程中出现的像元位置和信息量偏差,利用同名点匹配的思想,计算高光谱影像上像元光谱,与多光谱影像上对应位置及其邻域内像元光谱的光谱梯度角,获得最具相似特性的一对像元光谱组成光谱数据集,作为模型的输入数据,提出改进后基于光谱梯度角的ISREM-SGA光谱融合方法(Improved Spectral Resolution Enhancement Method-Spectral Gradient Angle,ISREM-SGA).以开源图像Chikusei、Pavia U为基础实验数据,通过空间与光谱降维模拟高光谱和多光谱图像进行融合研究,并对融合结果进行质量评价.实验结果表明,改进后的ISREM-SGA提高了融合图像质量,具有较强的稳健性.Chikusei数据的相关系数R与通用质量评价指标UIQI值分别提高了0.03,相对无量纲全局误差ERGAS值降低了3.33;Pavia U数据R值提高了0.24,UIQI值提高了0.30,相对无量纲全局误差ERGAS值降低了35.82,说明了本研究改进后ISREM-SGA高光谱-多光谱遥感图像融合方法的有效性.
An Improved SREM Fusion Method Based on Spectral Gradient Angle

蒋彤、安如、邢菲、王本林、琚锋

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河海大学 水文水资源学院,南京210098

河海大学 地球科学与工程学院,南京211100

滁州学院 地理信息与旅游学院,安徽 滁州239001

高光谱多光谱图像融合 多光谱图像光谱分辨率增强方法 光谱梯度角 对比评价

国家自然科学基金资助项目

41871326

2020

亚热带资源与环境学报
福建师范大学

亚热带资源与环境学报

CSTPCD
影响因子：0.425
ISSN：1673-7105
年,卷(期)：2020.15(3)
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