遥感图像

基于遥感解译与GIS技术生态环境影响评价图件制作

《环境影响评价技术导则生态影响》（HJ 19—2022）即将实施，其中生态影响评价图件是生态影响评价报告的必要组成内容，是评价的主要依据和成果的重要表现形式，是指导生态保护措施设计的重要依据。在众多图件中&#xff…

一、论文2017 （1）DeepRoadMapper （2）Topology Loss2018 （1）RoadTracer （2）iterative-deep-learning2019 （1）Leveraging Crowdsourced GPS Data for Road Extraction from Aerial Imagery （2）RoadNet （3）RoadTagger （4）Generative Graph Transformer （5）road_…

【多光谱与高光谱图像融合:金字塔混洗Transformer】

PSRT: Pyramid Shuffle-and-Reshuffle Transformer for Multispectral and Hyperspectral Image Fusion （PSRT：用于多光谱与高光谱图像融合的金字塔混洗Transformer） Transformer在计算机视觉中受到了很多关注。由于Transformer具有全局自关…

【基于空间纹理的残差网络无监督Pansharpening】

Unsupervised Pansharpening method Using Residual Network with Spatial Texture Attention （基于空间纹理的残差网络无监督泛锐化方法） 近年来，深度学习已经成为最受欢迎的泛锐化工具之一，许多相关方法已经被研究并反映出良好…

【高光谱与多光谱:空间-光谱双优化模型驱动】

A Spatial–Spectral Dual-Optimization Model-Driven Deep Network for Hyperspectral and Multispectral Image Fusion （一种用于高光谱与多光谱图像融合的空间-光谱双优化模型驱动深度网络） 深度学习，特别是卷积神经网络（CNN…

【基于交叉注意力的泛锐化深度展开迭代网络】

CADUI: Cross-Attention-Based Depth Unfolding Iteration Network for Pansharpening Remote Sensing Images （CADUI：基于交叉注意力的泛锐化深度展开迭代网络） 全色锐化是遥感成像系统获取高分辨率多光谱图像的重要技术。它主要通过融合低…

光谱-空间特征分割提取：多光谱图像压缩

Spectral–Spatial Feature Partitioned Extraction Based on CNN for Multispectral Image Compression （基于CNN的光谱-空间特征分割提取多光谱图像压缩） 近年来，多光谱成像技术的迅速发展引起了各领域的高度重视，这就不可避免…

【双向传输ConvLSTM网络:Pan-Sharpening】

D2TNet: A ConvLSTM Network With Dual-Direction Transfer for Pan-Sharpening (D2TNet:用于泛锐化的双向传输ConvLSTM网络) 在本文中，我们提出了一种有效的卷积长短期记忆(ConvLSTM)网络，具有双向传输的泛锐化，称为D2TNet。我们设计了一个…

【半监督光谱退化约束网络：Spectral Super-Resolution】

Semisupervised Spectral Degradation Constrained Network for Spectral Super-Resolution （基于半监督光谱退化约束网络的光谱超分辨） 最近，已经设计了各种基于深度学习的方法来提高多光谱图像（MSI）的光谱分辨率以…

【多面体:知识蒸馏:Pansharpening】

Multipatch Progressive Pansharpening With Knowledge Distillation （基于知识蒸馏的多面体渐进锐化算法） 在这篇文章中，我们提出了一种新的多面体和多级泛锐化方法与知识蒸馏，称为PSDNet。不同于现有的pansharpening方法&…

【零参考GAN:Pansharpening】

ZeRGAN: Zero-Reference GAN for Fusion of Multispectral and Panchromatic Images （用于多光谱和全色图像融合的零参考GAN） 本文提出了一种融合低空间分辨率多光谱(LR MS)和高空间分辨率全色(PAN)图像的新的全色锐化方法–零参考生成对抗网络(ZeRGAN…

【论文笔记】DSIFN：用于高分辨率双时相遥感图像变化检测的深度监督图像融合网络

本文是论文《A deeply supervised image fusion network for change detection in high resolution bi-temporal remote sensing images》的阅读笔记。文章提出了一个深度监督图像融合网络DSIFN，首先使用量分支的全卷积网络进行特征提取，然后再用深度监…

【基于MRA:自适应高频融合和注入系数优化:Pansharpening】

Pansharpening Based on Adaptive High-Frequency Fusion and Injection Coefficients Optimization （基于自适应高频融合和注入系数优化的全色锐化） 全色锐化的目的是将多光谱（MS）图像与全色（PAN）图像融…

【多尺度多蒸馏扩张泛锐化】

MMDN: Multi-Scale and Multi-Distillation Dilated Network for Pansharpening (MMDN：多尺度多蒸馏扩张泛锐化网络) 全色锐化是一项涉及遥感图像信息集成和处理的技术。将低空间分辨率的多光谱图像与全色图像进行有效融合，生成高分辨率的多光谱图像。…

【基于卷积和Transformer：多光谱图像光谱重建】

Spectral Reconstruction From Satellite Multispectral Imagery Using Convolution and Transformer Joint Network （基于卷积和Transformer联合网络的卫星多光谱图像光谱重建） 基于卫星多光谱（MS）图像的光谱重建（S…

【空间-光谱联合注意网络：多时相遥感图像】

A Spatial–Spectral Joint Attention Network for Change Detection in Multispectral Imagery （一种用于多光谱图像变化检测的空间-光谱联合注意网络） 变化检测是通过比较双时相图像来确定和评估变化，这是遥感领域的一项具有挑战性的任务…