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O objetivo do esquema de pansharpening multiespectral é obter imagens multiespectrais (MS) de alta resolução espacial-espectral usando imagens MS de alta resolução espectral e imagens pancromáticas (Pan) de alta resolução espacial. Algumas distorções são encontradas na análise multirresolução (MRA) baseada em pansharpening. Isso pode ser minimizado através do ajuste correto da imagem do filtro passa-baixa. Este artigo ilustra a abordagem de pansharpening que é baseada na transformada de wavelet gráfico espectral multicanal em múltiplas etapas e na rede neural convolucional (SGWT-PNN). Neste esquema, a imagem Pan é decomposta por uma SGWT multicanal em múltiplas etapas, e, em seguida, uma combinação ponderada da decomposição SGWT produz um componente de filtro passa-baixa. Usando o modelo de rede neural convolucional, essa imagem de filtro passa-baixa é convertida em uma imagem de filtro melhor ajustada que é completamente adequada para os métodos de pansharpening baseados em MRA. Resultados de simulação no contexto de uma análise qualitativa e quantitativa demonstram a eficácia do esquema proposto aplicado em conjuntos de dados coletados por diferentes satélites.
Saxena et al. (Mon,) estudaram essa questão.