研究目的
提出一种新的基于主题的图像融合框架，专门设计用于融合合成孔径雷达（SAR）和多光谱成像（MSI）数据，以执行无监督的土地覆盖分类任务。
研究成果
基于HMpLSA的融合方法能有效融合SAR与MSI遥感数据，在性能上与标准聚类方法和主题模型相比具有竞争力。
研究不足
由于vBoW编码程序的限制，所提出的方法在使用任意分类法时可能存在局限性。
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基于分层多模态概率潜在语义分析的遥感图像融合
DOI：10.1109/jstars.2018.2881342
期刊：IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
概率主题模型的生成式语义特性在遥感图像融合领域进行土地覆盖分类时，近期已展现出令人鼓舞的成果。然而标准主题模型尚未适应遥感数据固有的复杂性，这最终可能限制其实际性能。针对这一现状，本文提出了一种新型基于主题的图像融合框架，专门设计用于合成孔径雷达（SAR）与多光谱成像（MSI）数据的无监督土地覆盖分类任务。具体而言，我们首先提出分层多模态概率潜在语义分析（HMpLSA）模型，该模型利用两种不同词汇模态及两个不同层次的主题，有效揭示跨传感器语义模式。随后基于HMpLSA构建SAR与MSI数据融合框架以实现无监督土地覆盖分类。通过三组不同SAR与MSI数据集的实验表明，相较于标准聚类方法、传统主题模型及现有文献中的多种多模态主题模型变体，本方法具有显著竞争优势。
作者：
Ruben Fernandez-Beltran，Juan M. Haut，Mercedes E. Paoletti，Javier Plaza，Antonio Plaza，Filiberto Pla
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