遥感图像融合：综述与元分析

遥感（RS）中的图像融合一直存在需求，因为它能够将不同分辨率、来源和模态的原始图像转化为准确、完整且时空连贯的图像。它极大地促进了全色锐化、变化检测、土地覆盖分类等下游应用。然而，图像融合解决方案对于各种遥感问题差异很大，因此在现有综述中常被狭义地定义为专题应用，如全色锐化和时空图像融合。考虑到图像融合理论上可以通过像素级操作应用于任何网格化数据，在本文中，我们通过一个简单的分类法全面调查了相关工作，从而扩展了其范围：1）多对一图像融合；2）多对多图像融合。这个简单的分类法将图像融合定义为一个映射问题，根据所需的连贯性（例如，光谱连贯性、空间/分辨率连贯性等），将单个或一组图像转换为另一个单个或一组图像。我们表明，尽管这个简单的分类法涵盖了显著的模态差异，但它可以通过一个概念上简单的框架来呈现。此外，我们提供了一项元分析，回顾了多年来（从20世纪80年代至今）研究各种类型图像融合及其应用的主要论文，涵盖了5926篇同行评审论文。最后，我们讨论了主要益处和新兴挑战，以提供开放的研究方向和潜在的未来工作。