Pansharpening syftar till att sammansmälta en pankromatisk bild med en multispektral bild, att generera en bild med den höga rumsliga upplösningen av den förra och den höga spektral upplösningen av den senare. Under det senaste årtiondet har många algoritmer presenterats i litteraturen för pansharpening med hjälp av multispektral data. Med den ökande tillgängligheten av hyperspektrala system håller dessa metoder nu på att anpassas till hyperspektrala bilder. I detta arbete jämför vi nya pansharpening tekniker utformade för hyperspektral data med några av de senaste metoderna för multispektral pansharpening, som har anpassats för hyperspektral data. Elva metoder från olika klasser (komponentsubstitution, multiupplösningsanalys, hybrid, Bayesian och matris factorization) analyseras. Dessa metoder tillämpas på tre datauppsättningar och deras effektivitet och robusthet utvärderas med allmänt använda resultatindikatorer. Dessutom har alla pansharpening tekniker som beaktas i detta dokument implementerats i en MATLAB verktygslåda som görs tillgänglig för samhället.
Med den ökande tillgången på hyperspektrala sensorer, PANs nu utökar för att förbättra upplösningen av HSI, känd som HSI pan-sharpening REF.
Hyperspectral Pansharpening: A Review
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Mathematics']}