多源多时相遥感图像的薄云覆盖地物信息恢复策略

本研究论文主要探讨了如何在遥感图像处理领域结合分类与迁移学习技术，有效地恢复薄云覆盖下地物信息的问题。论文的标题《结合分类与迁移学习的薄云覆盖遥感图像地物信息恢复》突出了研究的核心内容，即利用多源多时相遥感数据来提高地物信息识别的准确性和可靠性。 首先，研究者采用多方向非抽样对偶树复小波变换对多源多时相遥感图像进行多分辨率分解。这种方法有助于捕捉图像的复杂结构和不同尺度的信息，特别是对于薄云图像，这种变换能够分离出高频部分，其中包含了地物的关键特征。 接下来，针对薄云图像的高频系数，作者应用贝叶斯方法进行初步的地物分类。贝叶斯分类是一种基于概率统计的分类方法，它通过计算每个类别的先验概率和条件概率，从而做出最佳的分类决策。这种方式可以减少噪声干扰，提高分类的精度。 然后，针对每一类地物的低频系数，研究人员采用迁移最小方差支持向量回归模型进行域自适应学习。迁移学习是机器学习中的一个重要分支，它允许模型在不同的但相关的任务之间共享知识，从而改善性能。最小方差支持向量回归（SVR）则是一种强大的预测模型，通过寻找一个最优的超平面来最小化预测误差。这种策略旨在根据无云参考图像的学习结果，自适应地调整模型参数，以适应薄云条件下地物信息的恢复。 最后，通过迁移回归模型，研究者使用无云图像的低频系数预测薄云覆盖图像的相应系数，以此消除薄云的影响，恢复出清晰的地物信息。这种方法强调了利用先验知识和迁移学习来克服云层遮挡问题的重要性。 实验结果显示，该算法在恢复地物细节和减小光谱失真方面表现出色，特别是在处理季节性变化的薄云遥感图像时，能够有效地恢复地物信息。这表明结合分类与迁移学习的方法对于提高薄云覆盖遥感图像的地物信息恢复能力具有显著效果。 本研究为解决遥感图像处理中的薄云覆盖问题提供了一种创新且实用的策略，通过多源多时相数据融合、分类与迁移学习的巧妙结合，有望提升遥感数据分析的精度和效率，对于实际应用中的地物检测、环境监测等领域具有重要意义。