La fusion spatiale des images multispectrales à faible résolution spatiale (LRMS) avec les images panchromatiques à haute résolution spatiale (PAN) vise à générer une image multispectrale à haute résolution spatiale (HRMS). Les méthodes existantes de fusion panchromatique effectuent généralement une sur-échantillonnage direct des images LRMS, puis extraient, fusionnent et reconstruisent les images HRMS. Cette stratégie peut entraîner une perte de netteté ou une distorsion spectrale. Cet article propose une méthode de fusion panchromatique basée sur une stratégie de pré-fusion combinant Mamba et réseau de neurones convolutifs (CNN). Tout d'abord, la différence gaussienne est utilisée pour extraire les hautes fréquences des images PAN afin d'améliorer la texture des images LRMS; ensuite, CNN et Mamba extraient respectivement les caractéristiques locales et globales, tandis qu'une fusion intermédiaire basée sur CNN permet un échange et une fusion complets des informations locales et globales entre les deux modalités, reconstruisant ainsi une image HRMS de haute qualité. Les expériences sur les bases de données publiques QuickBird et IKONOS montrent que la méthode proposée surpasse, d'un point de vue subjectif et objectif, les méthodes traditionnelles GS, PCA et plusieurs méthodes avancées d'apprentissage profond, telles que PanFormer et Pan-Mamba. Les résultats indiquent que, par rapport à la moyenne des méthodes comparées, la méthode proposée améliore le rapport signal sur bruit de crête et l'indice de qualité d'image universel de 10,91 % et 5,62 % respectivement; elle réduit également l'erreur quadratique moyenne, l'erreur globale relative sans dimension et l'indice de distorsion spectrale de 30,52 %, 18,56 % et 60,41 %. De plus, les expérimentations d'ablation confirment l'efficacité de la stratégie de pré-fusion et du module Mamba. En résumé, la méthode proposée offre une solution efficace pour améliorer la fusion panchromatique, ayant une réelle valeur pratique pour les applications de l'imagerie à distance.

imagerie à distance; fusion panchromatique; pré-fusion; différence gaussienne; Mamba; modèle d'état spatial; réseau de neurones convolutifs; multispectrale; panchromatique