基于表示学习的高光谱遥感影像配准方法

本发明涉及一种基于表示学习的高光谱遥感影像配准方法，包括：获取高光谱遥感卫星拍摄一组高光谱图像，并对其进行预处理；构建对抗生成网络，并对不同波段范围进行多波段特征学习和特征映射；构建多波段结构化语义的CNN‑RNN混合神经网络深度表达模型，提取每个波段高光谱图像的结构语义信息；建立跨波段的特征对齐和特征关联的网络模型，进行不同波段间影像的匹配。本发明，能够提高高光谱遥感影像配准的精度，更能大大节省配准的效率，节省人力物力。