针对遥感数据很难同时满足高空间分辨率和高光谱分辨率的问题,提出了一种基于四叉树自适应分块的面到点的回归克里金法(QAATPRK),对高分-1(GF-1)的全色(PAN)和多光谱(MS)数据进行融合。所提方法基于面到点的回归克里金法,将整个影像分割为多个独立的融合单元并分别融合,然后将结果拼接。对于每个融合单元,使用高分辨率PAN影像的空间信息回归建模,使用回归克里金法处理残差。将所提方法与Principal Component Analysis(PCA)法、小波变换法、Intensity-Hue-Saturation and Gram-Schmidt(IGS)法、密集连接网络法进行了比较。均方根误差(RMSE)、结构相似性系数(SSIM)、通用图像质量指数(UIQI)、全局综合误差(ERGAS)和光谱角(SAM)等指标表明,所提方法的融合影像质量最好,且保持了MS影像的光谱特性。
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