遥感异源影像位深使用U-Net降位（12bit-8bit）的技术路线和流程

遥感异源影像是指不同传感器获取的影像，其位深可能不同。在合成遥感影像、地物分类、目标检测等应用中，需要将不同位深的影像转换为相同的位深，以便进行后续处理。本文介绍一种基于 U-Net 的降位技术路线和流程，将 12bit 位深的遥感影像降为 8bit 位深。

1. 数据准备

准备两幅异源遥感影像，分别为 12bit 位深和 8bit 位深。将两幅影像分别划分为训练集和验证集，每个集合包含一定数量的样本。

2. 数据预处理

对影像进行预处理，包括对图像亮度进行均衡化、归一化等操作，以提高模型的稳定性和准确性。

3. 网络设计

采用 U-Net 网络结构，该网络在分割任务中表现良好，具有较强的泛化能力。网络结构包括编码器和解码器，编码器逐渐减小特征图的分辨率并增加通道数，解码器逐渐恢复原始图像的分辨率并减少通道数。

4. 网络训练

使用训练集对 U-Net 网络进行训练，采用交叉熵作为损失函数。训练过程中可采用数据增强技术，如旋转、翻转、缩放等，以增加训练样本的数量和多样性。

5. 降位操作

将训练好的 U-Net 网络应用于 12bit 位深的遥感影像，得到其对应的 8bit 位深影像。具体操作步骤为：首先将 12bit 影像输入网络，得到网络输出的分割结果，然后根据分割结果对原始影像进行量化，将像素值映射到 0~255 的整数范围内，最后输出降位后的 8bit 影像。

6. 模型评估

使用验证集对降位后的影像进行评估，计算其精度、召回率、F1值等指标，以评估降位模型的效果和性能。

7. 模型应用

将降位后的影像用于后续的遥感影像处理任务，如地物分类、目标检测等，提高处理效率和准确性。

以上就是基于 U-Net 的遥感异源影像位深降位的技术路线和流程。