【摘 要】
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遥感影像可以快速的获取大范围不同波段的地面信息,在农牧监测中发挥着重要的作用。无人机影像相较于卫星遥感影像具有高分辨率的特征,利用无人机采集的高分辨率影像进行对卫星遥感影像矫正,提升卫星遥感的数据精度。传统的超分辨率算法已经被深度学习的超分辨率算法所超越,进行深度学习超分辨率处理成为研究的重点问题,本文针对低分辨率卫星遥感影像利用高分辨率无人机影像对高寒草原植被指数NDVI进行矫正,同时对卫星遥感
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遥感影像可以快速的获取大范围不同波段的地面信息,在农牧监测中发挥着重要的作用。无人机影像相较于卫星遥感影像具有高分辨率的特征,利用无人机采集的高分辨率影像进行对卫星遥感影像矫正,提升卫星遥感的数据精度。传统的超分辨率算法已经被深度学习的超分辨率算法所超越,进行深度学习超分辨率处理成为研究的重点问题,本文针对低分辨率卫星遥感影像利用高分辨率无人机影像对高寒草原植被指数NDVI进行矫正,同时对卫星遥感影像进行超分辨率研究,研究工作的主要内容主要包括三个方面:1、数据集制作。本文数据集构建分为无人机遥感影像以及卫星遥感两部分,其中无人机遥感数据集构建过程如下:2020年7月份对青海省河南县16个高寒草地区域,利用无人机搭载多光谱相机共采集900张多光谱遥感影像,同时进行预处理操作得到无人机多光谱遥感数据集。卫星遥感数据集:对2019年1月-2020年12月的45辐landsat8遥感数据以及4幅高分1号遥感数据进行预处理,完成了卫星遥感数据集的构建。2、利用无人机影像矫正卫星遥感影像。针对于高寒草原植被NDVI的预测,采用数据覆盖面积广的卫星遥感数据,同时用高分辨率无人机遥感数据弥补卫星遥感分辨率低的问题,卫星遥感数据也解决了无人机遥感数据因受地形地貌等外界环境的影响,不能大面积的数据采集的缺陷。本研究基于landsat8卫星遥感与无人机遥感数据进行高寒草原植被指数NDVI的矫正研究。3、遥感图像超分辨率重建的方法。本文以图像超分辨率算法SRGAN的基础上,改进了SRGAN算法,为了更好的表现的超分辨率重建的效果。所改进的方法分为两部分:（1）由于高寒草原landsat8遥感影像变化差异较大,我们提出了SRCSRGAN网络由分类器、生成器和判别器三部分组成。对输入遥感影像进行分类预处理,然后将这四类中的每一类单独送入图像超分辨率算法进行超分处理,从而提升网络对每一类的学习能力,加入分类预处理模块相较于未加入的网络生成的图像具有更好的质量。（2）对于改进后的超分网络模型,使用了Smooth L1Loss作为新的损失函数,又加上了TVloss来约束图像噪声,从而提高了超分效果。
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