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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明属于图像处理领域，具体涉及一种时间序列遥感图像融合方法。本发明对粗分辨率遥感影像利用时序模型进行重建，得到逐日粗分辨率时序数据；对细分辨率遥感影像进行全色多光谱图像融合，得到高分辨率多光谱影像；利用对应位置已有高分辨率影像和重建粗分辨率影像进行时空融合，得到逐日高分辨率遥感影像。本发明将时空融合技术、全色多光谱图像融合技术以及时序建模插值技术相结合，既实现了高时间序列的重建又提高了影像的空间分辨率。

主权项：1.一种时间序列遥感图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对基准时刻Tk下的细分辨率原始多光谱影像和细分辨率原始全色影像以及所有已知时刻Ti，…，k，…，m粗分辨率原始多光谱影像进行正射校正、辐射定标和大气校正，分别对应得到Tk时刻下覆盖相同区域的细分辨率多光谱反射率图像Mk和细分辨率全色波段反射率图像Pk以及所有已知时刻Ti，…，k，…，m下对应区域的粗分辨率多光谱反射率图像Li、...、Lk、...、Lm；其中，细分辨率多光谱反射率图像Mk和所有粗分辨率多光谱反射率图像Li、...、Lk、...、Lm的波段数量均为B；步骤2，将细分辨率全色波段反射率图像Pk进行小波分解，得到低频信息PL，然后将PL按细分辨率多光谱反射率图像Mk的多光谱波段的辐射值比例注入细分辨率多光谱反射率图像Mk的每个波段，得到与全色图像空间分辨率一致的高分辨率多光谱反射率图像Hk；步骤3，利用聚类算法对高分辨率多光谱反射率图像Hk的所有B个波段进行图像分类处理，得到像元反射率集合为Tk时刻下高分辨率图像Hk中第j，j∈[1，B]个波段上第s，s∈[1，S]类地物的像元反射率集合，S为分类后得到的地物类别总数；步骤4，在Ti，…，k，…，m时刻内图像中各地物类别不发生非季相变化的情况下，将粗分辨率多光谱反射率图像中某类别s，s∈[1，S]在第j，j∈[1，B]个波段上的地表反射率均值随时间序列Ti、...、Tk、...、Tm的变化采用如下的稳健加权迭代最小二乘方法建立一个基于粗分辨率图像逐波段类别反射率的时序拟合模型： 式中，为粗分辨率多光谱反射率图像中波段j，j∈[1，B]上第s类地物在Ti时刻下的地表反射率均值；为粗分辨率多光谱反射率图像中波段j上第s类地物地表反射率均值的偏差系数；和分别为粗分辨率多光谱反射率图像中波段j上第s类地物地表反射率均值的年内变化系数；为粗分辨率多光谱反射率图像中波段j上第s类地物地表反射率均值的年间变化系数；为时刻Ti在一个自然年中所处的天数；步骤5，利用步骤3所得到的图像分类处理结果以及已知的时间序列数据，分别计算得到Ti，…，k，…，m时刻下粗分辨率多光谱反射率图像波段j上第s类地物的地表反射率均值并结合由Ti，…，k，…，m时刻下分别计算得到的值，利用稳健加权迭代最小二乘方法拟合得到式1中的和系数值；步骤6，利用步骤5中所得参数，将全部未知时间带入1式，得到对应时刻和位置相应的地表反射率值，完成逐日粗分辨率数据的重建；步骤7，利用已知时刻高分辨率影像Hk和对应时空的粗分辨率多光谱反射率图像Lk为基准，以步骤6中重建的逐日粗分辨率数据为预测时刻低分辨率数据，利用单数据对时空融合方法，生成对应的逐日高分辨率数据。

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