基于卷积神经网络的遥感图像融合的研究背景和意义

遥感图像融合是将多个传感器获取的多源数据进行处理和融合，从而获得高质量、高精度、高分辨率的遥感图像。基于卷积神经网络的遥感图像融合研究在此背景下应运而生。

传统的遥感图像融合方法主要基于像素级别的图像变换和统计分析，但这种方法容易导致信息丢失和模糊。而基于卷积神经网络的遥感图像融合可以在保留更多信息的同时提高图像质量，具有更好的鲁棒性和实用性。

因此，基于卷积神经网络的遥感图像融合的研究意义在于提高遥感图像的质量和精度，为遥感应用提供更可靠和有用的数据。同时，该技术还可以应用于军事、环境、气象、城市规划等领域，具有重要的应用价值和推广前景。