{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2024,5,24]],“日期-时间”:“2024-05-24T17:32:45Z”,“时间戳”:1716571965233},“引用-计数”:46,“发布者”:“MDPI AG”,“问题”:“22”,“许可证”:[{“开始”:{-date-parts 9-11-07T00:00:00Z“,“时间戳”:15730848000000},“content-version”:“unspecified”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/”}],“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100011002”,“名称”:“国家自然科学基金”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“award”:[“61871460”,“61761042”]},{“DOI”:”10.13039\/501100012476“,”name“:“中央高校基本科研业务费”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“award”:[“3102019ghxm016”]}],“content-domain”:{“domain”:[],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[”遥感“],“abstract”:“近年来,卷积神经网络在多光谱和全色图像融合领域显示出良好的性能。然而,小规模数据和梯度消失问题阻碍了现有基于CNN的融合方法利用可能具有更好表示能力的深层网络来表征输入(源)和目标(融合)图像之间的复杂非线性映射关系。本文介绍了一种具有稠密块和剩余学习的深度网络来解决这些问题。所提出的网络利用了密集块中的密集连接,该密集块具有任意两个卷积层的连接,以促进训练期间的梯度流和隐式深度监督。此外,重用特征地图可以减少参数的数量,这有助于减少小规模数据导致的过度拟合。为了降低模型生成高空间分辨率MS图像的难度,研究了残差学习。通过在三个数据集上的实验对所提出的网络进行了评估,与其他最先进的方法相比,高汾2号的光谱角度映射器(SAM)减少了10%以上,达到了竞争性或优越性<\/jats:p>“,”DOI“:”10.3390\/rs11222608“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-parts“:[[2019,11,7]],”date-time“:”2019-11-07T16:17:25Z“,”timestamp“:1573143445000},”page“:10.3390“,“卷”:“11”,“作者”:[{“给定”:“董”,“家庭”:“王”,“序列”:“第一”,“从属关系”:[]},{“给出”:“应”,“家族”:“李”,“顺序”:“附加”,“隶属关系”:[]}、{“已知”:“黎”,“家人”:“马”,“次序”:“额外”,“附属关系”:【】},}“给定的”:“宗文”,“家”:“白”,“序号”:“其他”,“从属关系”:[]},{“给定”:“乔纳森”,“家庭”:“Chan”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]}],“member”:“1968”,“published online”:{“date parts”:[[2019,11,7]]},“reference”:[{“key”:“ref1”,“doi asserted by”:“publisher”,“doi”:“10.3390\/rs1182164”},{“key”:“ref2”,“doi asserted by”:“publisher”,“doi”:“10.3390\/rs10081308”},{“key”:“ref3”,“doi asserted by”:“”publisher“,”doi“:”10.3390\/rs10060884“},{”key“:”ref4“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1016\/j.rse.2002.08.002“},{“key”:“ref5”,“doi-assert-by”:“publisher”,“doi”:“10.1111\/j.1477-9730.2006.00353.x”},}“key”:“ref6”,“doi-assertd-by”:“publisher”,“DI:”10.3390\/rs11020159 ted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1186\/1687-6180-2011-79“},{”key“:”ref8“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1109\/TGRS.2007.901007“},{“key”:“ref9”,“doi-assert-by”:“publisher”,“doi”:“10.3390\/rs9050443”},“key“:”ref10“,”doi-assered-by“:”publisher“,”doi“:10.1109\/LGRS.2007.909934“},{“key”:“ref12”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1016/S0924-2716(03)00013-3“},{“key”:“ref13”,“doi断言者”:“publisher”,“doi”:“10.1109\/LGRS.2019.2926681”},{“key”:“ref14”,“doi断言者”:“publisher”,“doi”:“10.3390\/rs9100976”},{“key”:“ref15”,“doi断言者”:“publisher”,“doi”:“10.3390\/rs111060633”},{“key”:“ref16”,“doi断言者“:”publisher“,”doi“:”10.3390\/rs8100870“},{”key“:”ref17“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.3390\/rs8070594“},{“key”:“ref18”,“doi-assert-by”:“publisher”,“doi”:“10.1016\/j.neucom.2018.01.022”},“key“:”ref19“,”doi-assered-by“:”publisher“,”doi“:doi“:”10.1109\/JSTARS.2018.2794888“},{“key”:“ref21”,“doi-asserted-by”:“publisher,“DOI”:“10.1016\/j.inffus.2019.07.010”},{“key”:“ref22”}serted-by“:”publisher“,”DOI“:”10.14358\/PERS.73.9.107“},{“key”:“ref28”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1109\/JPROC.2010.2040551”},}“key:”ref29“,”doi-assert-by“:”publisher“,”doi“:”10.1162\/089976603762552951,{“key”:“ref31”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1109\/LGRS.2011.2177063“},{“key”:“ref32”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“first page”:”2827“,“doi”:“10.1109\/TGRS.2012.2213604”,“article-title”:“稀疏图像融合算法及其在全景锐化中的应用”,“volume”:《51》,“author”:“Xiao”,“year”:“2013”,“journal-title“:”IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.“}”,{”key“:”ref33“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”DOI“:”10.1109\/JSTARS.2017.2697445“},{“key”:“ref34”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“DOI”:“10.1109\/TGRS.2018.2817393”},“{”key“:”ref35“,”DOI-assert-by“:”publisher,“文章标题”:“批量规范化:通过减少内部协变量偏移来加快深度网络培训”,“作者”:“Ioffe”,“年份”:“2015年”,“期刊标题”:“arXiv”},{“关键”:“ref39”}、{“重点”:“ref40”,“首页”:“691”,“文章标题”:”不同空间分辨率卫星图像的融合:评估结果图像的质量“,“卷”:“63”,“作家”:“Wald,“年份”:“1997年”,“新闻标题”:“摄影。Eng.Remote Sens.“},{”key“:”ref41“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1016\/j.rse.2004.07.013“}“ref44”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1109\/97.995823”},{“key”:“ref45”},{“key”:“ref46”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1109\/LGRS.2009.2022650”}],“container-title”:[“遥感”],“原始标题”:[],“语言”:“en”,“链接”:[{“URL”:“https:\/\/www.mdpi.com\/2072-4292\/11\/22\/2608\/pdf”,”内容类型“未指定”,“内容版本”:“vor”,“intended-application”“:”相似性检查“}],”存放“用法:{“date-parts”:[[2019,11,18]],“date-time”:“2019-11-18T16:18:58Z”,“timestamp”:1574093938000},“score”:1,“resource”:{主“URL”:“https:\\/www.mdpi.com\/2072-4292\/11\/22\/2608”},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期-parts“:[2019,11,7]]},‘references-count”:46,“新闻发布”:{“发布”:“22”,“在线发布”:}“日期部分”:[[2019,11]]}},“alternative-id”:[“rs11222608”],“URL”:“http://\/dx.doi.org\/10.3390\/rs11222208”,“relationship”:{},“ISSN”:[”2072-4292“],“ISSN-type”:[{“value”:“2072-4922”,“type”:“electronic”}],“subject”:【】,“published”:{“date-parts”:【2019,11,7】】}}}}