多光谱高分辨率遥感影像融合算法设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着遥感技术的发展，高分辨率遥感影像和多光谱遥感影像在自然资源监测、城市规划、灾害监测等领域发挥着越来越重要的作用。

然而，单一传感器获取的影像往往难以同时满足高空间分辨率和高光谱分辨率的要求，限制了遥感影像的应用范围。

多光谱高分辨率遥感影像融合技术旨在将多光谱影像的光谱信息与高分辨率影像的空间细节信息相结合，生成同时具备高空间分辨率和高光谱分辨率的融合影像，为后续遥感影像解译和应用提供更丰富、更准确的信息。

2. 本选题国内外研究状况综述

多光谱高分辨率遥感影像融合一直是遥感领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在多光谱高分辨率遥感影像融合方面开展了大量研究工作，取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容包括：1.研究多光谱影像和高分辨率影像的特点及融合机理，分析不同融合方法的优缺点，为融合算法的设计提供理论依据。

2.研究基于变换域的多光谱高分辨率影像融合算法，探索不同变换域（如小波变换、contourlet变换等）特征融合策略对融合结果的影响，分析其优缺点。

3.研究基于深度学习的多光谱高分辨率影像融合算法，利用深度学习强大的特征提取能力，构建端到端的影像融合模型，并通过设计合适的损失函数，提升融合影像质量。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解多光谱高分辨率遥感影像融合领域的最新研究进展，包括融合方法、评价指标、应用领域等，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计：针对现有融合方法的不足，设计一种新的多光谱高分辨率遥感影像融合算法，该算法将综合考虑光谱保真度、空间细节保留和算法效率等因素，并结合变换域方法和深度学习方法的优点，以期获得更好的融合效果。

3.实验验证：利用公开的多光谱高分辨率遥感影像数据集，对所设计的融合算法进行实验验证，并与现有融合方法进行对比分析，评估算法的有效性和鲁棒性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出了一种新的多光谱高分辨率遥感影像融合算法，该算法综合考虑了光谱保真度、空间细节保留和算法效率等因素，并结合了变换域方法和深度学习方法的优点，以期获得更好的融合效果。

2.设计了一种新的特征融合策略，该策略能够有效地融合多光谱影像的光谱信息和高分辨率影像的空间细节信息，提高融合影像质量。

3.构建了一种新的深度学习模型，该模型能够学习多光谱影像和高分辨率影像之间的映射关系，并生成高质量的融合影像。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张兵,薛朝辉.高分一号卫星及其应用[j].遥感学报,2014,18(5):905-918.

[2] 王密,张良培,李平湘.多源遥感数据融合技术及其进展[j].地球科学进展,2016,31(10):1079-1095.

[3] 刘晓,张立福.多光谱与全色影像融合方法综述[j].遥感技术与应用,2016,31(6):1111-1122.