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摘要
遥感卫星图像记录了不同时间、空间和光谱分辨率的地物图像。在环境监测、灾
害预测、城市调查和国防安全等多个领域具有重要作用。由于图像信噪比和传感器成
本的限制,卫星提供的图像无法兼具高空间分辨率和高光谱分辨率,因此许多学者试
图将多传感器数据进行融合,以获得信息更精确的图像,这个过程称为遥感图像融合。
本文主要研究全色图像和多光谱图像的融合,使用全色图像的空间特征提升多光谱图
像的空间分辨率,从而实现图像对地物的精准描述。受到深度学习在计算机视觉中取
得的突破性进展的启发,本文以卷积神经网络为基础
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