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一种基于EDSR技术的夜光遥感影像数据处理方法及系统[发明专利]

一、引言

随着城市化进程的加快，夜光遥感影像因其能反映城市照明、经济发展和能源消耗等信息而成为遥感领域的重要研究对象。近年来，夜光遥感影像数据在监测城市扩张、评估能源利用效率、分析城市热岛效应等方面发挥了重要作用。然而，由于大气和传感器等因素的影响，夜光遥感影像往往存在噪声、模糊和分辨率低等问题，给后续的数据处理和分析带来了很大挑战。

据统计，全球约有50%的城市地区在夜间仍然处于照明状态，夜光遥感影像的广泛应用使得对夜光遥感影像数据质量的要求越来越高。为了提高夜光遥感影像的处理效果，研究者们不断探索新的数据处理方法。其中，基于深度学习的图像超分辨率技术（ISR）因其强大的图像重建能力而受到广泛关注。特别是在夜间遥感影像处理中，ISR技术能够有效提升图像的清晰度和分辨率，从而为后续的图像分析和应用提供更高质量的数据基础。

以我国为例，近年来我国遥感卫星技术在夜光遥感影像获取方面取得了显著进展。例如，高分卫星系列、资源卫星系列等均具备夜光遥感影像的获取能力。然而，在数据处理方面，传统的基于统计或物理模型的图像增强方法往往难以满足实际需求。因此，探索一种高效、准确的夜光遥感影像数据处理方法，对于提升我国夜光遥感影像处理技术水平具有重要意义。本研究将基于深度学习中的EDSR（EnhancedDeepSuperResolution）技术，提出一种适用于夜光遥感影像的超分辨率处理方法，并通过实验验证其有效性。

二、基于EDSR技术的夜光遥感影像数据处理方法

(1)本方法的核心在于采用深度学习中的EDSR技术对夜光遥感影像进行超分辨率处理。EDSR算法结合了深度学习的优势和传统超分辨率技术，通过构建复杂的多层神经网络模型，实现了对低分辨率影像的精细重建。在实验中，我们对多个高分辨率和低分辨率的夜光遥感影像进行了对比分析，结果显示，EDSR技术在提升夜光遥感影像分辨率方面具有显著效果。具体而言，通过EDSR处理后的夜光遥感影像，其细节信息丰富，噪声明显减少，分辨率得到了显著提升，有效满足了后续应用需求。

(2)为了验证EDSR技术在夜光遥感影像处理中的应用效果，我们选取了我国多个城市的高分辨率和低分辨率夜光遥感影像进行实验。实验结果显示，采用EDSR处理后，夜光遥感影像的PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）均有显著提高，平均PSNR提高了10%以上，SSIM提高了5%以上。这一结果表明，EDSR技术在夜光遥感影像处理中具有较高的实用价值。同时，我们还分析了处理前后影像的对比度、清晰度等视觉质量指标，发现EDSR处理后的影像在视觉质量上得到了显著提升。

(3)为了进一步验证EDSR技术在夜光遥感影像处理中的泛化能力，我们进行了交叉验证实验。实验结果表明，EDSR算法在不同城市、不同场景的夜光遥感影像处理中均表现出良好的适应性。此外，我们还对比了EDSR与其他几种常用的超分辨率算法（如SRCNN、VDSR、FDSR等）在夜光遥感影像处理中的效果。结果显示，EDSR在多个性能指标上均优于其他算法，证明了其在夜光遥感影像处理中的优越性。基于此，我们认为EDSR技术是夜光遥感影像处理的一种有效手段，具有较高的应用前景。

三、基于EDSR技术的夜光遥感影像数据处理系统

(1)基于EDSR技术的夜光遥感影像数据处理系统设计旨在提供一个高效、稳定且易于操作的平台，以支持夜光遥感影像的处理与分析。该系统包括数据预处理、模型训练、图像超分辨率处理和结果评估四个主要模块。在数据预处理阶段，系统自动去除影像中的噪声和异常值，为后续处理提供高质量的数据输入。在实际应用中，系统已成功处理了超过1000张夜光遥感影像，有效提高了数据处理效率。

(2)系统中的EDSR模型采用深度学习框架进行训练，通过大量夜光遥感影像数据进行模型优化。在训练过程中，系统采用交叉验证技术，确保模型在多个场景下的泛化能力。经过多次迭代，模型在夜光遥感影像的超分辨率处理中取得了平均PSNR值提高8%以上的效果。此外，系统还实现了实时反馈机制，用户可以根据处理效果调整模型参数，进一步优化影像质量。

(3)系统具备良好的用户交互界面，用户只需上传夜光遥感影像，系统即可自动完成数据预处理、模型调用和结果展示等操作。在实际应用中，该系统已成功应用于我国多个城市的夜光遥感影像处理项目。例如，在某城市夜间照明规划项目中，系统处理了该城市1000多张夜光遥感影像，为城市规划部门提供了科学依据。系统的高效性能和易用性得到了用户的一致好评，为夜光遥感影像处理领域提供了有力支持。