【摘 要】
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光学遥感影像在资源、环境、灾害、交通和城市等领域有着非常重要的应用价值,但高分光学遥感影像获取成本高,在一定程度上限制了推广和普及.自基于卷积神经网络的超分辨率重建模型(SRCNN)被提出后,深度学习在图像超分辨率重建技术方面迅速应用.本文提出了基于RDN卷积神经网络的遥感影像超分重建方法,使用AID、NWPU-RESISC45遥感影像数据集进行定性和定量实验,结果证明RDN模型具备遥感影像超分重建能力,可低成本获得高分辨率的遥感影像,从而为高分影像的应用推广和普及提供技术支撑.
【机 构】
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深圳市数字城市工程研究中心,广东深圳518034;自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室,广东深圳518034;武汉中地数码科技有限公司,湖北武汉430074;武汉中地先进技术研究院有限公司,湖北
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光学遥感影像在资源、环境、灾害、交通和城市等领域有着非常重要的应用价值,但高分光学遥感影像获取成本高,在一定程度上限制了推广和普及.自基于卷积神经网络的超分辨率重建模型(SRCNN)被提出后,深度学习在图像超分辨率重建技术方面迅速应用.本文提出了基于RDN卷积神经网络的遥感影像超分重建方法,使用AID、NWPU-RESISC45遥感影像数据集进行定性和定量实验,结果证明RDN模型具备遥感影像超分重建能力,可低成本获得高分辨率的遥感影像,从而为高分影像的应用推广和普及提供技术支撑.
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