深度学习在光学和SAR影像融合研究进展

成飞飞; 付志涛; 黄亮; 牛宝胜; 陈朋弟; 王雷光; 季欣然

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深度学习在光学和SAR影像融合研究进展

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遥感影像融合作为影像处理领域中最具有挑战的工作，一直是学术界研究的热点。合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）具备全天时、全天候、穿透云雾等多种特点，却因存在相干斑噪声等问题，使得影像难以解译。相比之下，光学影像可以反映地物的光谱和空间信息，易于解译，但容易受到云雾干扰，造成信息丢失，将光学与SAR影像数据融合可以实现不同类型传感器成像之间的信息互补，能够更好地为后续的影像分析与解译提供方便。本文首先对光学和SAR影像融合进行了系统性回顾，包括传统融合方法和基于深度学习方法在影像融合方面的最新工作，重点阐述了卷积神经网络CNN （Convolutional Neural Network）、生成式对抗网络GAN （Generative Adversarial Networks）等框架在光学和SAR影像融合中的进展；然后总结了光学和SAR影像融合在深度学习领域开发的数据集，并做了简单介绍和说明；最后，从数据集、时间序列影像融合、融合评价体系和算法轻量化等4个方面对光学和SAR影像融合的未来发展趋势进行了展望。

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来源
《遥感学报》 |2022年第9期|1744-1756|共13页
作者
成飞飞; 付志涛; 黄亮; 牛宝胜; 陈朋弟; 王雷光; 季欣然;
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作者单位

1. 昆明理工大学国土资源工程学院 2. 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心 3. 西南林业大学大数据与人工智能研究院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;数据、图像处理及录取;
关键词
深度学习; 遥感影像; 光学影像; SAR影像; 影像融合; 数据集;

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