多模态信息融合

Dual Modality Prompted Diffusion Priors for Zero Shot Hyperspectral Pansharpening

用于零样本高光谱 pansharpening 的双模态提示扩散先验

Pengwei Xie, Fei Zhu, Jiajun Li, Xiangyuan Liu, Xiangyuan Liu, Kangqing Shen, Gemine Vivone

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Peking University（北京大学） ； National Center for Applied Mathematics Shenzhen (NCAMS), Southern University of Science and Technology（南方科技大学深圳应用数学国家中心） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； National Research Council of Italy, Institute of Integrated Methodologies for Earth Observation (CNR-IMIOT)（意大利国家研究委员会综合地球观测方法研究所） 纠错

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：pansharpening(title,title_cn)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对零样本高光谱 pansharpening 问题，提出双模态提示扩散模型 DIDM，通过双模态提示注入与全色引导正则化实现空间细节与光谱保真的平衡，在多数据集实验中取得最优性能。

GSPan: A Continuous Gaussian Primitive Representation for Arbitrary-Scale Pansharpening

GSPan：一种用于任意尺度全色锐化的连续高斯基元表示

Fangyi Li, Xiaoyuan Yang, Yixiao Li, Zongyang Sui, Kangqing Shen, Gemine Vivone

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National Research Council - Institute of Methodologies for Environmental Analysis, CNR-IMAA（意大利国家研究委员会 - 环境分析方法研究所） 纠错

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：pansharpening(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出GSPan框架，将2D高斯溅射引入全色锐化，通过连续可学习的2D高斯基元表示残差细节，实现任意尺度融合，无需重新训练。

NGPS: GPS-Denied Aerial Geo-Localization and 2.5D Reconstruction via Deep Satellite Image Matching and Multi-Rate Sensor Fusion

NGPS：通过深度卫星图像匹配和多速率传感器融合实现无GPS的航空地理定位和2.5D重建

Sanket Sharma

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：sensor fusion(title)；分类 cs.CV、cs.RO

AI总结 研究针对高空无人机视觉地理定位问题，提出NGPS框架，通过深度卫星图像匹配及多速率传感器融合实现无GPS绝对定位，结合多种技术，经实验在五个飞行序列上取得良好效果，相比单目VIO有显著提升，且能实时运行并部分开源。

Comments 9 pages (8-page paper + IEEE copyright/citation cover page), 6 figures. Accepted to IEEE/RSJ IROS 2026

Optimized Embedded Implementation of Hyperspectral-Multispectral Image Fusion on Raspberry Pi

树莓派上高光谱-多光谱图像融合的优化嵌入式实现

Salah Eddine Brezini, Okba Bekhelifi, Oussama Mezouar, Chams Eddine Choucha, Sarra Boukhacheba, Fethi Abdelatif Dali

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：image fusion(title)；分类 eess.IV

AI总结 针对高光谱图像数据量大难实时处理的问题，提出将密集运算迁移到特定框架结合XNNPACK后端进行优化的方法，在树莓派5平台部署，显著减少计算时间并保留融合质量，适用于相关遥感应用。

Comments paper is accepted for presentation at EDiS'2026: IEEE 5th International Conference on Embedded and Distributed Systems, Oran, Algeria, November 2-5, 2026

An iterative energy-based multimodal transformer for joint retrieval of wheat soil moisture, leaf area index, and plant height from Sentinel-1 and Sentinel-2 time series

基于迭代能量多模态Transformer的Sentinel-1与Sentinel-2时序联合反演小麦土壤水分、叶面积指数和株高

Shubham Kumar Singh, Peilei Fan, Suraj A. Yadav, Rajendra Prasad, Prashant K Srivastava

机构 * Department of Urban and Environmental Policy and Program, Tufts University（Tufts大学城市与环境政策与项目系） ； Electrical and Computer Engineering Department, Mississippi State University（密苏里州立大学电气与计算机工程系） ； Department of Physics, Indian Institute of Technology (BHU)（印度理工学院（BHU）物理系） ； Institute of Environment and Sustainable Development, Banaras Hindu University（巴纳尔斯赫尔大学环境与可持续发展研究所） 纠错

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 提出迭代能量Transformer（iEBT），通过嵌入多模态预测器并迭代更新目标向量，从Sentinel-1和Sentinel-2时序数据中联合反演土壤水分、叶面积指数和株高，在印度瓦拉纳西实测数据上取得高精度，并利用终端能量作为质量诊断指标。

Methane-Plume Segmentation From Hyperspectral Satellite Imagery Via Multimodal Deep Learning

基于多模态深度学习的高光谱卫星图像甲烷羽流分割

Brayan Quintero, Jeferson Acevedo, Samuel Traslaviña, Hoover Rueda-Chacón

机构 * Department of Computer Science, Universidad Industrial de Santander（计算机科学系，圣安德烈斯工业大学） 纠错

专题命中 遥感融合与全色锐化 ：multimodal fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种多模态深度学习模型，集成特征引导的甲烷增强机制，在MPDataset上取得优于现有方法的性能，实现高精度与高效率的甲烷羽流分割。

Comments Accepted at IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2026