[发明专利]基于耦合稀疏张量分解的多时相遥感影像时空谱融合方法

说明书

本发明涉及一种基于耦合稀疏张量分解的多时相遥感影像时空谱一体化融合方法，包括步骤：对高时间分辨率、高光谱分辨率且低空间分辨率的高光谱影像HtSe‑Lsa进行预处理；将多时相的HtSe‑Lsa影像和Hsa‑LtSe影像表示为三维张量形式。本发明的有益效果是：使用多幅长时序的影像对第三维进行扩展，一次融合就可同时生成多幅高分辨率的影像，实现了多幅不同时相影像的一体化融合；利用张量的多维表达优势，把不同时相的目标影像通过在光谱维叠加，以实现时相的扩展；一方面通过降维，提升了计算效率，另一方面维度的降低，减少维度过高所需求解的变量太多而造成的误差累积，使得重建模型的复杂度大幅降低，提高了重建效率。

技术领域

本发明涉及遥感图像处理领域，尤其包括一种基于耦合稀疏张量分解的多时相遥感影像时空谱融合方法。

背景技术

随着遥感技术的快速发展，卫星传感器每天可获得大量的具有不同时间、空间、光谱分辨率的遥感影像。具有高空间和高光谱分辨率的时序遥感影像可以对地表快速变化监测和研究需要提供巨大的可能。但由于卫星传感器成像系统限制，使得获取影像在时间分辨率、空间分辨率、光谱分辨率方面互相制约，目前世界上没有任何一个卫星传感器能获得同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的遥感影像。

遥感影像的融合通过将在时间、空间、光谱上互补的多源遥感数据按照一定的规则(或算法)进行集成，以获得比任何单一数据更精确、更丰富的信息。基于不同的目的，可将现有的遥感影像融合方法分为多视空间融合，空-谱融合，时-空融合等。多视空间融合通过对具有亚像素唯一的多视场(多时相，多角度)遥感影像进行处理以生成更高空间分辨率的影像。空–谱融合利用多源影像数据间的空–谱互补特性，生成同时具有高空间分辨率和高光谱分辨率的遥感影像。主要包括全色/多光谱影像融合、全色(或多光谱)/高光谱影像融合。时-空融合利用多源影像数据间的时-空互补特性，生成时间连续的高空间分辨率遥感影像。主要包括基于单时相影像对辅助的融合方法和基于多时相影像对辅助的融合方法。

一方面，现有的大多数融合方法只应用于集成时间、空间、光谱关系中的两种，不能获得同时具有高时间、高空间、高光谱分辨率的融合影像；另一方面，这些融合方法通常仅能用于生成单个时相的高分辨率融合影像，而无法利用多幅密时序低空间分辨率/光谱分辨率影像与稀疏时序的高空间分辨率/光谱分辨率影像进行融合进而一次生成多幅高分辨率影像。

同时具有高时间、高空间和高光谱分辨率的遥感影像对于自然资源精细监测、精细农业等多领域应用具有重要意义，但由于传感器成像系统的制约，单一传感器无法获得同时具有高时间、高空间和高光谱分辨率的影像。时-空-谱融合可集成多源影像间的互补优势，生成高时-空-谱分辨率影像，然而，现有时-空-谱融合方法一次仅输出特定时刻高空-谱分辨率影像，对影像间时间序列关系考虑不足。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种基于耦合稀疏张量分解的多时相遥感影像时空谱一体化融合方法。

这种基于耦合稀疏张量分解的多时相遥感影像时空谱融合方法，包括以下步骤：

步骤1、对高时间分辨率、高光谱分辨率且低空间分辨率的高光谱HtSe-Lsa影像进行预处理，对高空间分辨率、低时间分辨率且低光谱分辨率的Hsa-LtSe影像进行预处理；

步骤2、利用张量的多维表达优势，将多时相的HtSe-Lsa影像和Hsa-LtSe影像表示为三维张量形式；将不同时相间的影像波段视为具有时间变化信息的影像波段，将同一传感器不同时相的遥感影像在光谱维进行叠加扩展作为第三维；

步骤3、构建目标影像与输入的HtSe-Lsa影像和Hsa-LtSe影像之间耦合的时-空-谱张量关系模型；

步骤4、不同维度字典、结构张量的初始化和求取：基于变分框架，建立时-空-谱一体化融合模型；

步骤5、不同维度字典、结构张量的优化求取并重建目标影像。