深度学习遥感影像(哨兵2A/B)超分辨率

这段时间，用到了哨兵影像，遇到了一个问题，就是哨兵影像，它的RGB/NIR波段是10米分辨率的，但是其他波段是20米和60米的，这就需要pansharpening了，所以我们需要设计一种算法来进行解决.

先把哨兵2的参数贴上来吧：

通常pansharpening方法，都是一个全色波段提供空间信息，其他低分辨率多光谱波段提供光谱信息，然后将两者进行融合，这样就得到了高分辨率多光谱影像，但是这里有一个问题，就是哨兵影像有四个“全色”波段，能不能都用到呢？

这里贴上一篇2018年的哨兵影像pansharpening方法：Lanaras C , Bioucas-Dias, José, Galliani S , et al. Super-resolution of Sentinel-2 images: Learning a globally applicable deep neural network[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2018, 146:305-319.大家有兴趣可以看看这篇文献，里面提供了基于深度学习方法的哨兵超分思想，这也是我们后续改进的基本参考。

他的这篇文献里面提供的核心思想是，用深度学习网络去拟合数据，这些网络架构就不多说了，注意的一点就是去掉了batch norm层，提高了计算效率。哨兵影像超分的核心思想是如何准备样本的问题，这篇文献的样本制作方法如下所示：

这个思想就是，降尺度数据。比如说，将10米数据首先通过高斯模糊，然后通过双三次卷积得到降尺度后的20米数据，作为训练样本，我自己在进行实验的时候，发现采用最近领插值方法得到效果更为理想，迷之问题。。。

说了这么多，这里提出我们的超分网络：

图深度学习超分网络架构

终于贴上我们的网络，我经过大量的实验（其实也没几个。。。显卡太差，很穷！！），发现6层和32层并没有什么很大的区别，但是网络宽度与最终的精度差别较大，一般来说卷积核个数越多，最终的精度越高，推荐256个，

但是GPU显存要求太高，这就看大家的权衡了。好吧，贴上我们的实验结果吧！

图超分结果

图原始影像

我们对细节进行一下对比：

图超分结果

图原始影像

再来看一下其他地区的效果是什么样子的：

上面是融合前的影像，下面是融合后的影像：

图融合（超分）后的多光谱影像

从这里可以看出，超分影像，在保持光谱不变的同时，能够有效获得更高分辨率细节信息，但是仍然有一点不太对劲的地方，就是深度学习方法它在纹理明显的地方超分的结果比较好，比如大片农田，但是对于城区等地区，效果则并不那么完美，

可能这也是深度学习方法的一个缺点，对了，还要说一下我们的训练数据集，我选择了西藏，深圳，北京，上海，长沙五个地区的8景哨兵2影像，然后每一景选择了8000个64*64样本块进行训练，单GPU训练了1天左右，则loss降到最低的时候选择终止训练，保存

模型结果！

最后，我们可以看到深度学习在遥感影像超分领域的巨大潜力，但是目前也有一些小问题，比如说，均方差很难下降，训练参数的设置问题等等。最后，如有问题，欢迎联系qq：1044625113，Email，1044625113@qq.com,欢迎大家联系交流！

巴特西

深度学习遥感影像(哨兵2A/B)超分辨率

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