Die panchromatische Schärfung multispektraler Fernerkundungsbilder mit niedriger räumlicher Auflösung (LRMS) zielt darauf ab, niedrige räumlich aufgelöste multispektrale Bilder mit hochauflösenden panchromatischen (PAN) Bildern zu verschmelzen, um ein hochauflösendes multispektrales Bild (HRMS) zu erzeugen. Bestehende Verfahren führen meist eine direkte Hochskalierung der LRMS-Bilder durch, gefolgt von Merkmalsextraktion, Fusion und Rekonstruktion des HRMS-Bildes. Diese Fusion führt oft zu Unschärfe oder spektralen Verzerrungen. In dieser Arbeit wird eine pan-chromatische Schärfungsmethode auf Basis einer Vorfusionstrategie in Kombination mit Mamba und einem Faltungsneuronalen Netz (CNN) vorgeschlagen. Zunächst wird die Gaußsche Differenz verwendet, um hochfrequente Informationen aus PAN-Bildern zu extrahieren und dadurch die Textur der LRMS-Bilder zu verbessern; anschließend extrahieren CNN und Mamba lokale und globale Merkmale, und mittels eines CNN-basierten Zwischenfusionszweigs findet eine umfassende Interaktion und Fusion lokaler und globaler Informationen der beiden Modalitäten statt, was zur Rekonstruktion eines hochwertigen HRMS-Bildes führt. Experimente mit den öffentlichen Datensätzen QuickBird und IKONOS zeigen, dass die vorgeschlagene Methode im subjektiven und objektiven Vergleich traditionelle Verfahren wie GS und PCA sowie moderne Deep-Learning-Methoden wie PanFormer und Pan-Mamba übertrifft. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methode im Vergleich zum Durchschnitt der Vergleichswerte den Spitzen-Signal-Rausch-Abstand und den universellen Bildqualitätsindex um jeweils 10,91 % bzw. 5,62 % verbessert; gleichzeitig werden der mittlere quadratische Fehler, der relativ dimensionslose globale Fehler und der spektrale Verzerrungsindex um 30,52 %, 18,56 % bzw. 60,41 % reduziert. Ablationsstudien bestätigen zudem die Wirksamkeit der Vorfusionstrategie und des Mamba-Moduls. Insgesamt bietet die vorgeschlagene Methode eine effektive Lösung zur Verbesserung der panchromatischen Schärfung und besitzt praktische Bedeutung für Anwendungen der Fernerkundungsbildverarbeitung.

Fernerkundungsbilder; panchromatische Schärfung; Vorfusion; Gaußsche Differenz; Mamba; Zustandsraummodell; Faltungsneuronales Netz; multispektral; panchromatisch