1.课题来源与背景 陕西省自然科学基础研究计划 随着遥感系统的小型化，把遥感技术和武器相结合以提高武器智能化水平与命中精度，已成为遥感技术发展的趋势之一。

遥感技术既可用于战术导弹、炮弹和炸弹等武器的制导系统，也可用于战略导弹的制导系统。

军事遥感测绘技术在军事上的一个重要应用，就是为军事行动提供军用地形图以及为未来数字化战场做好测绘勤务保障。

经过30多年的发展，遥感技术已广泛渗透到我国民经济及国防建设的各个领域。

我国现有的军用遥感卫星有"尖兵"系列侦察卫星以及"前哨"系列红外预警卫星。

中国的遥感卫星系统整体卫星数量和技术水平虽然落后于美国的"锁眼""长曲棍球"系列遥感卫星系统，但随着中国航天事业的高速发展，遥感卫星在中国的国防领域以及未来的军事行动中将越来越扮演着重要的角色。

基于军事国防和民用方面这些原因，遥感技术的地位逐渐重要起来。

然而，受到传感器技术的限制，地球观测卫星提供的多光谱图像分辨率较低。

在实际应用中，例如目标识别和检测，人们需要高空间分辨率图像。

全色图像的特点是具有高的空间分辨率，但是缺乏光谱信息。

将两类图像通过一定的规则或方法有机的结合起来，得到一幅具有高光谱分辨率和高空间分辨率的图像，对于人们研究遥感图像有着非常重要的作用。

我的研究课题主要围绕多光谱图像与全色图像融合展开。

因此，随着遥感图像在国防以及民用领域的作用日益突出，充分利用现有的光谱图像的信息，获得一幅同时具有光谱多样性和高空间分辨率的图像，对于遥感图像的后续处理有着重要作用，与人们的生活更是息息相关。

2.技术原理及性能指标 矩阵低秩与稀疏分解问题，就是对于特定的矩阵，在不给定除该矩阵低秩部分的秩和稀疏部分的稀疏性以外的信息的情况下，恢复其低秩部分与稀疏部分。

这一问题具有很强的现实意义：如今很多需要处理的大数据矩阵，均可以理解为一个低秩矩阵和一个稀疏矩阵之和。

自然界中的高维数据，如图像、视频、文件、生物数据、社交网络数据，在本质上都是一个低维子空间或者低维集合。

对于某个特定场景的多光谱图像，因为不同的传感器能捕获不同地物的辐射，每个波段的光谱信息是不同的，但每个波段的空间信息是基本相同的。

根据多光谱图像的这个特性，我们可以推想多光谱图像中的空间信息是低秩的，光谱信息是稀疏的。

现有的三种融合模型在很好的保持融合图像的空间信息。

因此我们将张量数据模型与现有的三种模型相结合得到改进的融合算法，充分的利用各个模型在保持空间信息方面的优点并与张量的高阶数据处理的特性相结合，利用高阶数据的特性来改善融合结果的色彩失真。

上述需求、困难与挑战可以归纳为一个根本的科学问题，即：如何不破坏光谱数据高阶数据结构，建立起高阶数据处理的基本前提下的"Tensor+"模型和"MRA+Low_rank"模型，充分利用多光谱图像的波段间的联系，探索高维数据处理在图像融合领域的新应用，发展基于张量的光谱影像融合新方法，以实现空间与光谱失真较小的光谱影像融合。

这既是提高遥感应用水平的迫切需要，又是光谱影像融合研究中的难题与挑战。

3.本项目的特色与创新之处 创新在于如何不破坏光谱数据高阶数据结构，建立起高阶数据处理的基本前提下的"Tensor+"模型，充分利用多光谱图像的波段间的联系，探索高维数据处理在图像融合领域的新应用，发展基于张量的光谱影像融合新方法，以实现空间与光谱失真较小的光谱影像融合。

如何充分的利用光谱间的信息来减少颜色失真是改进融合算法的一个重要的特色；对带通系数矩阵的含噪情况的判断，从而选择最优的低秩稀疏分解模型来改善融合图像的色彩失真的情况本课题的创新之一。

4.技术的成熟程度及适用范围 该项技术相对较成熟，可能应用于军事国防和民用方面这些原因，遥感技术的地位逐渐重要起来。

在实际应用中，例如目标识别和检测，人们需要高空间分辨率图像。

随着遥感图像在国防以及民用领域的作用日益突出，充分利用现有的光谱图像的信息，对于遥感图像的后续处理有着重要作用，与人们的生活更是息息相关。

5.应用情况及存在的问题 该成果的实际应用还在初期阶段。

6.历年获奖情况 [1] 李红、李卫斌、刘淑英、段群、吴粉侠. 《遥感图像融合方法研究》荣获咸阳师范学院第八届科学研究优秀成果奖 "特等奖"1项. 咸阳师范学院. 2021