基于机器学习的空谱融合影像秸秆覆盖度反演方法

本申请涉及图像增强技术领域，具体涉及基于机器学习的空谱融合影像秸秆覆盖度反演方法，该方法包括：采集地面秸秆的高光谱图像与多光谱图像；将多光谱图像划分为高光谱图像中各像素点的对应区域；获取各像素点的各波段的对应波段，获取所述各波段与所述对应波段之间的相关系数，从所述各波段的所有对应波段中筛选所述各波段的归属组；得到各区域的信息丰富度；获取各区域的约束因子，对各区域的信息丰富度进行修正；获取所述各波段的增益系数；对高光谱图像和多光谱图像进行空谱融合；根据融合结果，得到秸秆的覆盖度。本申请旨在通过提高图像融合的精度与效率，进而提高空谱融合影像秸秆覆盖度的反演精度与效率。