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行业领域

电子信息技术

需求背景

多传感器数据融合能够突破单一传感器的性能桎梏，通过融合多传感

器采集到的地物信息，实现信息的有效互补。能够实现四类数据融合：多

光谱-多光谱数据融合，多光谱-高光谱数据融合，多光谱-微光数据融合，

多光谱-红外数据融合。

需解决的主要技术难题

受卫星传感器设计的限制，遥感影像在空间、时间、光谱分辨率方面不可兼得，而现有遥感影像融合方法（包括多视融合、时空融合、空谱融合等）仅仅针对特定的处理需求，缺少统一框架。此外，现有方法往往只针对两个传感器融合，未充分利用传感网环境下多传感器遥感数据具有的时、空、谱信息互补优势。针对上述问题，本研究提出遥感影像时-空-谱一体化融合框架与方法。该框架基于最大后延概率理论，通过深入挖掘多源遥感影像之间的时、空、谱关系，建立传感网遥感影像一体化关系模型，并采用共轭梯度算法对模型进行优化求解得到融合影像。本研究提出框架不仅可协同处理多视融合、空谱融合、时空融合，满足多种融合应用需求；同时可实现多传感器影像时、空、谱互补信息的有效融合，得到高时-空-谱分辨率融合影像。本研究通过多组融合实验对方法进行了全面验证，实验结果证明了方法的有效性。 

期望实现的主要技术目标

1、峰值信噪比>28；

2、结构相似性 SSIM>*** 或在其他客观评价指标（CC、CE、MI、AG 等）

中，具有良好的效果。

处理进度