空间和传感器差异的定量分析：优化遥感影像融合

表4和表5中的逐步评估实验揭示了在遥感影像融合过程中对空间和传感器差异进行建模的必要性。然而，当地面内容发生剧变时，完整建模的效果可能会变弱。为了揭示问题的原因，本文进行了一项额外的实验，观察每个差异模型对最终效果的定量改进。该实验在FSDAF和Fit-FC算法上进行，可以指导我们针对变化区域和恒定区域选择不同的建模策略。

为了进行实验，将空间模型和空间加传感器模型的结果分别输入FSDAF和Fit-FC算法。表8和表9显示了各个过程的辐射损失，其中前缀“S”表示空间模型，前缀“SS”表示空间和传感器模型。

分析结果表明：

空间模型和传感器模型对未发生变化区域的最终融合结果有积极影响。* 传感器模型可能会对发生快速变化的区域（例如被洪水淹没的区域）产生不利影响。 * 尽管传感器模型在某些情况下可能会降低RMSE分数，但它可以改善颜色识别，提高颜色一致性。

基于以上分析，本文建议保留传感器差异模块，因为它有助于提高颜色一致性，确保整体框架的稳定性和模型的通用性。

关键词: 遥感影像融合, 空间差异, 传感器差异, 定量分析, 建模策略, 颜色一致性