数据融合里的老牌选手——ESTARFM，用起来还挺顺手的。它是那种专门遥感图像的利器，能把不同时间和来源的数据揉成一张高清图，效果不赖。最关键的是，这套代码还集成了GPU 加速，在大图像量级的场景下起来流畅，响应也快，适合实战上手。

cuESTARFM的目录结构也清晰，src里是主力代码，scripts里有现成的运行脚本，一键编译搞定。data文件夹里有测试图像，能直接跑通流程，比较适合边学边练。对于初学者来说，README.md也挺友好，基本上照着来就能跑。

它的核心思想也不复杂，就是通过历史 SAR加上当前光学图像，预测出高分辨率的影像。流程是：图像先配准、提特征，做时空建模，融合。每一步逻辑都比较清晰，适合追代码看逻辑。你要是对遥感融合感兴趣，建议重点看看这个建模部分，挺有意思。

实际应用也蛮广，比如环境监测、城市扩张、灾害响应啥的都能用得上。尤其是现在讲究“快准狠”的遥感，GPU 加持下，ESTARFM确实能加快不少速度。

对了，如果你想拓展下，下面这些资源也不错：

如果你正在搞遥感影像融合，或者准备写相关论文，这套cuESTARFM还挺值得一试的。要是机器上有 CUDA 环境，跑起来基本无坑，稳。