JSTARS2025
通过时空特征融合重建虚拟低分辨率影像实现遥感影像相对辐射校正
针对多景遥感影像相对辐射校正（Relative Radiometric Correction，RRC）中不同影像间辐射差异显著、传统方法对局部细节信息利用不足，以及跨分辨率参考数据融合易导致影像细节损失和校正质量下降等问题，提出一种基于虚拟低分辨率影像（Virtual Low-Resolution Image，VLRI）重建与时空特征融合的多景遥感影像相对辐射校正方法。该方法首先利用原始高分辨率影像的光谱信息作为辅助数据，构建虚拟低分辨率影像重建策略，实现不同空间分辨率影像之间的光谱信息关联与时空特征协同表达；其次，融合原始影像的高分辨率空间细节特征与低分辨率参考影像的光谱信息，在降低影像间辐射差异的同时保持地物纹理及局部结构特征；进一步建立综合考虑影像间时间相关性、空间邻近性及光谱相似性的辐射校正机制，对重建影像、原始影像和参考影像之间的多维关联关系进行显式量化，并将其引入校正计算过程，增强不同观测时相与空间尺度下参考信息的有效利用能力。该方法降低了对严格几何配准条件的依赖，提高了历史低分辨率遥感数据的利用效率，为多源多时相遥感影像辐射一致性处理、正射影像制作、全景影像生成及三维重建等应用提供了新的技术途径。