I detta arbete slipas banden av en Sentinel-2A-bild med rumsliga upplösningar på 20 m och 60 m till en rumslig upplösning på 10 m för att erhålla synliga och nära infraröda (VNIR) och kortvågiga infraröda (SWIR) spektralband med en rumslig upplösning på 10 m. I synnerhet föreslår vi en tvåstegs skärpningsalgoritm för Sentinel-2A-bilder baserade på modifierade, utvalda och syntetiserade band som använder lagerstackade band för att slipa Sentinel-2A-bilder. De modifierade utvalda och syntetiserade bandsystem som föreslås i denna studie utökar de befintliga bandscheman för slipning av Sentinel-2A-bilder med rumsliga upplösningar på 20 m och 60 m för att förbättra den pan-sharpening noggrannheten genom att ändra kombinationer av band som används för flera linjär regressionsanalys genom bandskikt stapling. De föreslagna algoritmerna tillämpas på pan-sharpening algoritm baserad på komponentsubstitution (CS) och en multiupplösningsanalys (MRA), och våra resultat jämförs sedan med de slipande resultaten vid användning av slipningsalgoritmer baserade på befintliga bandsystem. De experimentella resultaten visar att de slipande resultaten från den föreslagna algoritmen förbättras när det gäller rumsliga och spektrala egenskaper jämfört med befintliga metoder. Resultaten av skärpningsalgoritmen när de tillämpas på våra modifierade bandsystem visar dock olika tendenser. Med det modifierade, valda bandschemat är slipresultatet vid tillämpning av den CS-baserade algoritmen högre än resultatet vid tillämpning av den MRA-baserade algoritmen. Kvaliteten på slipningsresultaten vid användning av den MRA-baserade algoritmen med det modifierade syntetbandsschemat är dock högre än vid användning av den CS-baserade algoritmen.
I REF föreslås ett antal ändringar för att optimera bandets urval och syntes, som sedan används för pan-sharpening med komponentsubstitution och multiupplösningsanalys.
Sharpening the VNIR and SWIR Bands of Sentinel-2A Imagery through Modified Selected and Synthesized Band Schemes
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}