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Pansharpening by Convolutional Neural Networks 论文解析
Pansharpening by Convolutional Neural Networks 论文解析 Q1论文试图解决什么问题？ 解决遥感图片的全色锐化问题，传统方法处理遥感图片全色锐化存在诸多问题，本文从Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks一文中获取灵感，使用三层网络架构进行遥感图片的全色锐化有0值背景情况下的高分一号/资源三号图像融合
使用Gram-Schmidt融合方法能得到较好的融合效果，也适合于国产卫星数据。在ENVI中Gram-Schmidt融合工具使用非常简单，当图像有很多背景0值情况下（如下图），则需要使用掩膜文件，让背景不参与融合能达到很好的效果。 图1：国产卫星数据 由于需要使用掩膜文件，需要使用Classic界ENVI5.2无缝支持WorldView3
2014年8月13号，Worldview3成功发射。首先，Exelis Geospatial Systems公司设计了Worldview3的成像系统，包括全色、可见光-近红外和短波红外传感器。另外，Exelis VIS公司正在研发的ENVI5.2将新增很多工具，用于处理Worldview3数据，ENVI5.2于同年秋季发布。 Worldview3具有以下特点： 产品卫星影像类型信息整理
一些卫星类型数据： 《影像融合》 原始数据为4波段捆绑数据，全色传感器拍摄的数据和多光谱传感器拍摄数据是分开的。全色和多光谱影像配准是影像融合的前提和基础，配准的精度直接影响最终正射融合影像制作的质量。多光谱影像与全色波段影像的配准校正以正射校正好的全资源一号02C卫星数据概况
资源一号02C卫星（简称ZY-1 02C）于2011年12月22日成功发射，2012年4月交付使用，设计寿命3年，搭载有全色多光谱相机和全色高分辨率相机。 ZY-1 02C包括10米分辨率P/MS多光谱相机和5米的全色相机；以及两台2.36米分辨率HR相机使数据的幅宽达到54km，详细参数如下表所示。 表1： ZY-1 02C 卫星主要（课程笔记1）ENVI裁剪出Landsat8全色波段和其他波段的同一区域数据
课程要求： 课程要求裁剪一块1024*1024的影像。由于全色波段（15m）和其他波段（30m）的分辨率不同（这里我没算热红外波段），在全色波段中需要裁剪一块2048*2048的相同区域。 工具： 首先是其他波段（除了全色波段）的操作： step1：ENVI打开影像的不同波段 step2：左上角File——Save as... 打开后总结SPOT系列卫星发射情况
SPOT系列卫星是法国空间研究中心自1978年开始立项研制的对地观测卫星系统，自1986年成功发射SPOT 1卫星以来，该系列卫星获得了大量全球卫星观测影像数据，应用于测图、土地利用等诸多领域。目前共发射SPOT 1-7共7颗卫星，其发射时间及在轨情况如下表所示： 卫星 发射时间ENVI-landsat7/8全色与多光谱波段图像融合前，全色波段辐射定标报错指南
图像融合前，需要对全色波段与多光谱波段的量纲进行统一。 查看图像数值信息—— （1）多光谱波段（L2）经过辐射定标、大气校正之后，反射率数值控制在【0-10000】； （2）全色波段（L1）仅经过辐射定标，辐射亮度值数据值在【0-100】之间： 【回归概念】 ①级数据（DN值）：遥感探测器获取的数值为DN值，仅代表感高分二号卫星参数
卫星数据交流、获取：薇信664143991 高分二号（GF-2）卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星，搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机，具有亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点，有效地提升了卫星综合观测效能，达到了国际先进水平。高分二号卫ERDAS中Pleiades卫星数据的正射校正
序言：大家应该都掌握了ENVI中Pleiades卫星的常规操作，直接在Open as中按照传感器方式，打开数据就可以了： 接下来正射校正、融合基本都是流程化的工具。今天就来介绍一下在ERDAS中Pleiades卫星数据的正射操作。1数据融合首先对全色和多光谱数据进行融合：融合后的结果：2正射校正然后对融合