Les images de télé-détection à haute résolution spatiale et spectrale peuvent fournir simultanément des informations spatiales et spectrales riches, ce qui est extrêmement important pour des applications pratiques telles que l'agriculture de précision, la surveillance de l'environnement et l'identification des cibles. En raison du conflit intrinsèque entre la résolution spectrale et spatiale, les systèmes existants d'imagerie de télédétection optique ne peuvent pas répondre aux exigences pratiques d'imagerie à haute résolution spatiale et spectrale. Comme l'un des moyens importants de reconstruction des images à haute résolution spatiale et spectrale, l'imagerie computationnelle peut utiliser simultanément des images à faible résolution spatiale et des images à haute spectrale comme antécédent spectral et, selon le modèle d'imagerie, les fusionner avec les informations spatiales des images multi-spectrales haute résolution ; ou utiliser des bibliothèques d'images ou spectrales comme information antérieure pour certains apprentissages, en réalisant le suréchantillonnage spectral des images à haute résolution spatiale et spectrale en fonction de la correspondance spectrale. Ainsi, sur la base des voies différentes de l'imagerie computationnelle des images à haute résolution spatiale et spectrale, un modèle d'imagerie computationnelle unifié basé sur des informations antérieures dans cette étude pour les images à haute résolution spatiale et spectrale a été construit et, selon les différentes sources d'information antérieure, un aperçu a été donné, de la fusion des images multi-spectrales à haute résolution spatiale sur les images à faible résolution spatiale, aux images à haute résolution spectrale basées sur l'apprentissage des caractéristiques des bibliothèques d'images. L'analyse systématique des principes, des avantages et des limitations de toutes les méthodes existantes et enfin, les défis auxquels l'imagerie computationnelle des images à haute résolution spatiale et spectrale est confrontée et les possibles orientations futures ont été analysés. Les résultats montrent que l'imagerie computationnelle des images à haute résolution spatiale et spectrale est l'un des moyens efficaces de contourner les limitations physiques du système d'imagerie optique, combiner la fusion et le suréchantillonnage spectrale dans un cadre unifié facilite la systématisation des différentes sources d'information antérieure pour obtenir une reconstruction haute précision et hautes résolutions. Cette étude fournit un cadre unifié et des moyens techniques pour l'imagerie computationnelle des images à haute résolution spatiale et spectrale, précisant les orientations futures du développement de la fusion des images de télédétection et de la technologie de suréchantillonnage spectral, et aide à améliorer la capacité de détection des structures fines et l'identification spectrale précise, soutenant ainsi le support technique pour les tâches ultérieures de détection d'objets de haute précision et de haute fiabilité dans des applications telles que la classification des terres et d'autres tâches de détection d'objets de haute précision et de haute fiabilité.

Télédétection ; Image de haute résolution spatiale et spectrale ; Modèle unifié d'imagerie computationnelle ; Images multi-spectrales ; Bibliothèque d'images ; Bibliothèque spectrale