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首页> 外文期刊>Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE >Regularized Multiresolution Spatial Unmixing for ENVISAT/MERIS and Landsat/TM Image Fusion
【24h】

Regularized Multiresolution Spatial Unmixing for ENVISAT/MERIS and Landsat/TM Image Fusion

机译：用于ENVISAT / MERIS和Landsat / TM图像融合的规则化多分辨率空间分解

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Earth observation satellites currently provide a large volume of images at different scales. Most of these satellites provide global coverage with a revisit time that usually depends on the instrument characteristics and performance. Typically, medium-spatial-resolution instruments provide better spectral and temporal resolutions than mapping-oriented high-spatial-resolution multispectral sensors. However, in order to monitor a given area of interest, users demand images with the best resolution available, which cannot be reached using a single sensor. In this context, image fusion may be effective to merge information from different data sources. In this letter, an image fusion approach based on multiresolution and multisource spatial unmixing is used to obtain a composite image with the spectral and temporal characteristics of medium-spatial-resolution instrument along with the spatial resolution of high-spatial-resolution image. A time series of Landsat/TM and ENVISAT/MERIS Full Resolution images acquired in the 2004 European Space Agency (ESA) Spectra Barrax Campaign illustrates the method's capabilities. The qualitative and quantitative assessments of the product images are given. The proposed methodology is general enough to be applied to similar sensors, such as the multispectral instruments which will fly on board the ESA GMES Sentinel-2 and Sentinel-3 upcoming satellite series.
机译：目前，地球观测卫星可提供大量不同尺度的图像。这些卫星中的大多数都提供重访时间，该重访时间通常取决于仪器的特性和性能。通常，中空间分辨率的仪器比面向地图的高空间分辨率的多光谱传感器提供更好的光谱和时间分辨率。但是，为了监视给定的兴趣区域，用户需要具有可用的最佳分辨率的图像，而使用单个传感器无法获得这些图像。在这种情况下，图像融合可以有效地合并来自不同数据源的信息。在这封信中，基于多分辨率和多源空间分解的图像融合方法用于获得具有中空间分辨率仪器的光谱和时间特性以及高空间分辨率图像的空间分辨率的合成图像。在2004年欧洲航天局（ESA）的Spectra Barrax Campaign中获得的Landsat / TM和ENVISAT / MERIS全分辨率图像的时间序列说明了该方法的功能。给出了产品图像的定性和定量评估。所提出的方法学足够通用，可以应用于类似的传感器，例如将在ESA GMES Sentinel-2和Sentinel-3即将发射的卫星系列上飞行的多光谱仪器。

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