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近日，小组在人工智能领域顶级期刊Information Fusion（《信息融合》）在线发表的有关大区域多时序遥感影像融合的最新科研成果被武汉大学官网报道。

论文题为“A Flexible Multi-temporal Orthoimage Mosaicking Method Based on Dynamic Variable Patches”（基于动态可变单元的多时序正射影像融合镶嵌方法），小组博士研究生余小于为第一作者，潘俊教授和王密教授为论文的共同通讯作者。

在大尺度地表监测中，获取高现势性、高质量的全覆盖融合影像关键。大区域长时序遥感光学影像融合中，不可避免地受到大面积云区域遮挡导致的地面信息缺失、成像时间不同引起的色彩差异大等问题困扰，显著降低了影像的质量和可用性，给全覆盖融合带来了挑战。 团队提出一种基于动态可变单元的多时序正射影像融合镶嵌方法，充分利用影像空间几何信息及地面纹理信息，在影像纹理一致性约束下确定高质量无云图像单元，并进一步动态调整单元的大小及位置最大限度降低几何错位，最后通过对来自不同影像的各个单元重新排列组合以生成具有高空间连续性的全覆盖融合影像。此外，考虑到多时序遥感影像间的辐射差异，提出了一种基于面积加权的影像羽化算法，将融合影像接缝处不同影像的面积比例转换为羽化权重以缓解影像间的辐射差异。通过上述研究，建立了大区域、高时间分辨率的遥感影像全覆盖融合方法，有效提高了全覆盖融合影像的现势性以及遥感影像数据利用率。

武汉大学官网报道链接：http://news.whu.edu.cn/info/1015/458747.htm

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1566253524001283