一种基于RGB图像与注意力残差网络的多光谱重建方法

本发明提供一种基于RGB图像与注意力残差网络的多光谱重建方法，通过深度学习的方法获取卫星多光谱数据红绿蓝三波段对应的自然彩色图像，由红绿蓝三波段对应的自然彩色图像获取能预测红绿蓝、红边、近红外多光谱数据的自然彩色到多光谱网络模型，从而使用了低成本RGB图像重建多光谱图像，解决了数据集缺乏的问题；在残差网络模型的基础上融合通道注意力机制，提高了多光谱图像的重建精度；使用地物类型多样的数据集进行训练，解决模型泛化能力不足；在防止网络过深导致梯度消失的基础上，注重图像不同特征对多光谱重建的不同贡献程度，对通道进行加权，减小了重建值与真实值的误差，提高了多光谱重建精度。