针对中低空间分辨率遥感影像中存在大量混合像元的问题，该文提出了一种基于超分辨率重建卷积神经网络的遥感影像亚像元制图方法。该方法将混合像元分解生成的低分辨率丰度图输入通过迁移学习策略训练的深度卷积神经网络超分辨重建模型中，将模型输出的高分辨丰度图提取纹理特征后进行波段合成，利用迭代自组织分类法得到最终亚像元制图结果。实验表明，该文提出的方法能有效减少和抑制亚像元制图结果中的离散噪声，在亚像元制图效果和精度上优于传统的亚像元-像元空间引力模型、径向基函数模型亚像元制图方法。
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