Las imágenes de teledetección hiperespectrales de alta resolución espacial pueden proporcionar información espacial y espectral rica al mismo tiempo, lo que es muy importante para aplicaciones prácticas como la agricultura de precisión, la vigilancia del medio ambiente, la identificación de objetivos, etc. Debido a la contradicción inherente entre la resolución espectral y la resolución espacial, los sistemas ópticos actuales de imágenes de teledetección no pueden satisfacer simultáneamente la demanda real de imágenes de alta resolución espacial y alta resolución espectral. El cálculo de imágenes, como uno de los medios importantes para reconstruir imágenes hiperespectrales de alta resolución y alta resolución espectral, puede fusionar la información espectral de la misma área de imágenes de baja resolución y alta resolución espectral como conocimiento previo, de acuerdo con el modelo de imágenes, con la información espacial de imágenes multiespectrales de alta resolución; o puede utilizar una biblioteca de imágenes o biblioteca espectral como información previa para realizar algún tipo de aprendizaje, logrando la reconstrucción de resolución espectral de imágenes hiperespectrales de alta resolución y alta resolución. Por lo tanto, este artículo primero se centró en diferentes enfoques de cálculo de imágenes hiperespectrales de alta resolución y alta resolución espectral, y construyó un modelo unificado basado en información previa para el cálculo de imágenes hiperespectrales de alta resolución y alta resolución espectral; y según diferentes fuentes de información previa, resumió el desarrollo de la fusión de imágenes hiperespectrales de baja resolución y alta resolución espectral, el aprendizaje basado en biblioteca de imágenes de alta resolución y alta resolución espectral, y el aprendizaje basado en biblioteca espectral de imágenes hiperespectrales de alta resolución y resolución espectral, analizó sistemáticamente los principios, ventajas y limitaciones de varios algoritmos existentes; finalmente, analizó y resumió los desafíos que enfrenta el cálculo de imágenes hiperespectrales de alta resolución y alta resolución espectral. y posibles direcciones futuras de desarrollo. Los resultados muestran que el cálculo de imágenes hiperespectrales de alta resolución y resolución espectral es uno de los medios efectivos para superar las limitaciones físicas de los sistemas ópticos de imágenes de teledetección, y la integración de fusión y superresolución espectral en un marco unificado es propicia para el sistema para revizar las diferentes fuentes de información previa, formando una reconstrucción de alta resolución y alta resolución más precisa y estable. Esta investigación proporciona un marco unificado y enfoques tecnológicos para el cálculo de imágenes hiperespectrales de alta calidad, clarifica la dirección futura de desarrollo de la fusión de imágenes de teledetección y la tecnología de superresolución espectral, y tiene la esperanza de mejorar aún más la capacidad de detección de estructuras finas y el reconocimiento preciso de espectros para tareas de aplicación posteriores de detección de objetivos espectrales de alta precisión y alta confiabilidad, clasificación de elementos del terreno, etc.

Teledetección;Imagen hiperespectral de alta resolución;Modelo unificado de cálculo de imágenes;Imagen multiespectral de alta resolución;Biblioteca de imágenes;Biblioteca espectral