Высокое пространственное разрешение высокоспектральных данных дистанционного зондирования обеспечивает богатую пространственную и спектральную информацию, что имеет важное значение для таких практических приложений, как точное земледелие, мониторинг окружающей среды и идентификация объектов. Из-за противоречия между спектральным и пространственным разрешением существующие оптические системы зондирования не могут одновременно удовлетворить потребности в высоком пространственном разрешении и высоком спектральном разрешении. Одним из важных методов для восстановления высокоспектральных изображений высокого разрешения является вычислительная обработка изображений, которая может использовать одновременно низкоразрешенные высокоспектральные изображения в том же регионе в качестве спектрального априорного знания и сливать его со специфической пространственной информацией в высокоразрешенных мультиспектральных изображениях; также можно использовать базу данных изображений или спектральную базу данных в качестве априорного знания для определенного вида обучения, реализации спектрального преобразования для восстановления спектрального разрешения изображений высокого разрешения. В этой связи была построена единая модель вычисления спектрального разрешения высокого разрешения изображений на основе априорного знания для различных изображений высокого разрешения и высокого спектрального разрешения; на основе различных источников априорного знания был рассмотрен процесс от слияния низкоразрешенных высокоспектральных и высокоразрешенных мультиспектральных изображений до разработки методов спектрального преобразования изображений высокого разрешения в процессе обучения на базе изображений или спектральной базы данных, систематически проанализированы основы, преимущества и недостатки существующих алгоритмов; в завершение дан обзор вызовов и потенциальных направлений развития вычисления изображений со спектральным разрешением высокого разрешения. Результаты показывают, что вычисление высокоспектральных изображений высокого разрешения является эффективным способом преодоления физических ограничений оптических систем зондирования, объединение и спектральное преобразование в рамках единой системы способствует систематизации различных источников априорного знания, создает более целенаправленную высокоточную и стабильную реконструкцию сверхвысокого разрешения. Это исследование предоставляет единый фреймворк и технический подход для вычисления высокоточных высокоспектральных изображений, четко определяет представления о будущих направлениях развития фьюжена оптических изображений и технологии спектрального преобразования, и в значительной степени улучшает способности детектирования мелкой структуры и идентификации точного спектра, что обеспечивает техническую поддержку для будущих задач высокоточного и надежного обнаружения целей, классификации объектов и других приложений.

Зондирование, высокоспектральные изображения высокого разрешения, единая модель вычисления изображений, мультиспектральные изображения высокого разрешения, база данных изображений, спектральная база данных