一种时空融合遥感影像对筛选方法与流程

本申请涉及遥感，且更为具体地，涉及一种时空融合遥感影像对筛选方法。

背景技术：

1、遥感影像的时空融合一个集成了多时刻、多传感器遥感数据的方法，其目的是生成具有高时空分辨率的遥感影像。这一技术的核心目标是为不同的时间和空间分辨率提供一个一致性强、信息丰富的合成影像，满足多种应用需求。为了准确预测目标日期的影像，许多时空融合算法要求输入一对在相同观测日期下、并且在无云或少云条件下的高分辨率和低分辨率影像。这对影像不仅为融合算法提供了基本的空间参考，还为融合过程中的空间和光谱校准提供了重要的信息。

2、然而，选择合适的影像对并非易事。由于地表的动态性，同一地点在不同时间可能会呈现出不同的光谱响应。同时，云覆盖常常是遥感影像分析的主要干扰因子。为了确保融合的准确性，筛选出无云或云覆盖度极低的影像对变得至关重要。

3、目前，筛选过程主要依赖于人工的目视筛选，而采用传统的人工筛选手段通常包含了数据查询、下载、目视检查、数据对照等多个步骤，这使得整个过程变得既耗时又费力。并且，尽管选择无云影像对是为了保证融合效果，但完全依赖人工筛选可能忽略某些细微的差别。在影像筛选的过程中存在主观的判断，并不能反映客观的差异。此外，虽然现有的筛选方法主要关注时间差和云量信息，但高分辨率和低分辨率传感器因其观测时间和成像条件的差异，可能在同一地物上呈现出不同的光谱特征。这种光谱差异，如果未被妥善处理，有可能影响融合后的数据质量。

4、因此，期望一种优化的时空融合遥感影像对筛选方案。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种时空融合遥感影像对筛选方法，其通过在获取低分辨率影像和高分辨率影像后，在后端引入图像处理和分析算法来进行所述低分辨率影像和所述高分辨率影像的图像分析，以此来对于两者的相关性进行度量，通过这样的方式，能够评估两者影像之间的一致性，并消除融合误差，提高融合效果，从而在时空融合遥感影像对的筛选过程中量化影像对之间的相似程度，判断它们是否具有足够的一致性进行时空融合，以此来提高时空融合流程的效率和效果。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种时空融合遥感影像对筛选方法，其包括：

3、查询目标范围内、目标预测日期t0向前推d天范围内的云量小于100%的高分辨率卫星的数据；

4、根据所述高分辨率卫星的数据，计算云量占比；

5、获取所述查询日期范围内的高分辨率影像数据，并进行预处理后生成目标范围的高分辨率影像；

6、根据高分辨率影像的日期查询获取相应的低分辨率影像数据，并进行预处理后生成目标范围的低分辨率影像；

7、对所述低分辨率影像和所述高分辨率影像进行相关性分析以得到相关性度量值；

8、基于影像的观测时间与t0时刻的时间差构建时间权重模型，并计算时间差权重；

9、根据所述云量占比构建云量权重模型，并计算云量权重；

10、基于所述时间差权重、所述云量权重和所述相关性度量值构建影像对筛选模型；

11、将所有数据代入所述筛选模型，求取最大值，其中，所述最大值对应时刻的高分辨率、低分辨率影像对即为筛选出的最优影像对。

12、与现有技术相比，本申请提供的一种时空融合遥感影像对筛选方法，其通过在获取低分辨率影像和高分辨率影像后，在后端引入图像处理和分析算法来进行所述低分辨率影像和所述高分辨率影像的图像分析，以此来对于两者的相关性进行度量，通过这样的方式，能够评估两者影像之间的一致性，并消除融合误差，提高融合效果，从而在时空融合遥感影像对的筛选过程中量化影像对之间的相似程度，判断它们是否具有足够的一致性进行时空融合，以此来提高时空融合流程的效率和效果。

技术特征：

1.一种时空融合遥感影像对筛选方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的时空融合遥感影像对筛选方法，其特征在于，对所述低分辨率影像和所述高分辨率影像进行相关性分析，包括：

3.根据权利要求2所述的时空融合遥感影像对筛选方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为金字塔网络。

4.根据权利要求3所述的时空融合遥感影像对筛选方法，其特征在于，对所述低分辨率影像多尺度特征图和所述高分辨率影像多尺度特征图进行相关性关联编码以得到低分辨率-高分辨率影像相关性特征，包括：

5.根据权利要求4所述的时空融合遥感影像对筛选方法，其特征在于，基于所述低分辨率-高分辨率影像相关性特征，确定相关性度量值，包括：将所述逐通道全连接相关性特征向量通过解码器以得到解码值，所述解码值用于表示所述相关性度量值。

6.根据权利要求5所述的时空融合遥感影像对筛选方法，其特征在于，还包括训练步骤：用于对基于金字塔网络的图像特征提取器、基于全连接层的相关性特征提取器和所述解码器进行训练。

7.根据权利要求6所述的时空融合遥感影像对筛选方法，其特征在于，所述训练步骤，包括：

8.根据权利要求7所述的时空融合遥感影像对筛选方法，其特征在于，将所述训练逐通道全连接相关性特征向量通过所述解码器以得到解码损失函数值，用于：

技术总结
本申请公开了一种时空融合遥感影像对筛选方法，涉及遥感技术领域；其通过在获取高分辨率影像和低分辨率影像后，在后端引入图像处理和分析算法来进行所述低分辨率影像和所述高分辨率影像的图像分析，以此来对于两者的相关性进行度量，通过这样的方式，能够评估两者影像之间的一致性，并消除融合误差，提高融合效果，从而在时空融合遥感影像对的筛选过程中量化影像对之间的相似程度，判断它们是否具有足够的一致性进行时空融合，以此来提高时空融合流程的效率和效果。

技术研发人员：杜腾腾,徐春萌,张弓,顾竹,张文鹏,吴众望,张艳忠,耿琳,李冰
受保护的技术使用者：北京佳格天地科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16