一种顾及地类的多光谱遥感图像深度光谱超分方法

本发明涉及一种顾及地类的多光谱遥感图像深度光谱超分方法，包括：构建一维卷积‑上采样融合光谱超分网络模型，采用一维上采样卷积网络架构，包括光谱卷积层、线性光谱空间全连接层及光谱特征上采样层；逐地类建立多光谱‑高光谱非单射网络集合，针对不同地类的多光谱‑高光谱像元对，输入网络模型训练得到不同地类多光谱‑高光谱非单射权重；加权对抗像元光谱预测与图像重构，利用光谱非单射网络集合逐像元进行光谱预测，得到不同地类光谱预测结果，根据光谱系数加权平均法与光谱角最小值对抗比较，选择最优像元光谱预测结果，逐像元进行预测得到重构高光谱图像。本申请设计多光谱图像的重构方案，实现了多光谱遥感图像的光谱分辨率增强。