| 深度递归残差网络的遥感图像空谱融合 |
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| 引用本文： | 王芬,郭擎,葛小青. 深度递归残差网络的遥感图像空谱融合[J]. 遥感学报, 2021, 25(6): 1244-1256 |
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| 作者姓名： | 王芬 郭擎 葛小青 |
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| 作者单位： | 1.中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100094;2.中国科学院大学 电子电气与通讯工程学院, 北京 100049 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（编号：61771470） |
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| 摘 要： | 为了充分利用多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间信息,本文提出一种基于深度递归残差网络的遥感图像空谱融合方法.方法 将残差网络和递归网络相结合,利用残差网络学习低空间分辨率多光谱图像与高空间分辨率多光谱图像之间的残差,同时结合全局残差和局部残差,加快网络的收敛速度,解决深层次网络容易出现的梯度消失和梯度爆炸问题;利用递...
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| 关 键 词： | 遥感图像融合 空谱融合 深度学习 卷积神经网络 残差网络 递归神经网络 |
| 收稿时间： | 2019-07-11 |
Pan-sharpening by deep recursive residual network |
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| WANG Fen,GUO Qing,GE Xiaoqing. Pan-sharpening by deep recursive residual network[J]. Journal of Remote Sensing, 2021, 25(6): 1244-1256 |
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| Authors: | WANG Fen GUO Qing GE Xiaoqing |
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| Affiliation: | 1.Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China;2.School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | remote sensing image fusion space spectrum fusion deep learning convolutional neural network residual network recursive network |
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