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基于深度学习的遥感图像融合综述
ID：484
View Protection：PRIVATE
Updated Time：2023-04-08 14:07:47
Hits：1453
Poster Presentation
Start Time：2023-05-06 08:11（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
随着遥感技术的广泛应用与快速发展，遥感图像质量要求亦逐步提高。目前，仅依靠一种传感器难以保证信噪比较大的同时捕获高空间分辨率、高光谱分辨率的图像。遥感图像融合技术通过结合不同传感器的空间信息和光谱（或波谱）信息，获得高质量的图像。同时，近年来深度学习理论发展迅猛，并广泛应用于遥感图像融合等图像处理中。因此，为更系统地了解基于深度学习的遥感图像融合现状，推动遥感图像融合的发展，本文首先对常用的遥感卫星图像及传统图像融合算法进行简介；然后对基于深度学习的遥感图像融合算法着重阐述，对比分析基于深度学习融合方法（PanNet、LPPN、WSDFNet）的优缺点；最后，对基于深度学习的遥感图像融合方法的未来进行了展望。
Keywords
深度学习；遥感；图像融合
Speaker
王倩
西南林业大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 05
2023
toMay 08
2023
-
Mar 31 2023
Draft paper submission deadline
-
May 25 2023
Registration deadline
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中国科学院青年创新促进会地学分会
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