基于多输入密集连接神经网络的遥感图像时空融合算法

论文摘要

为了解决地表反射率遥感卫星Landsat和MODIS影像的时空融合问题,文中提出基于多输入密集连接网络的遥感图像时空融合算法.首先提出多输入的密集连接网络,学习包含连续时刻间差异信息的过渡遥感影像.基于差异相似假设,融合网络学习得到的2幅过渡影像与已知的2幅高空间分辨率影像,得到最终的预测影像.对Landsat遥感影像和MODIS遥感影像的融合实验表明,文中算法在各项定量指标中均较优,最终的预测图像也可表明,文中算法对噪声具有较好的鲁棒性,能较好地恢复细节信息.

论文目录

• 1 基于密集网络及误差相似插值的遥感图像时空融合算法
•   1.1 基于多输入的密集连接网络
•   1.2 基于误差相似的插值重建
• 2 实验及结果分析
• 3 结 束 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 姚凯旋,曹飞龙

关键词: 遥感图像,深度学习,时空融合,密集神经网络

来源: 模式识别与人工智能 2019年05期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 中国计量大学理学院应用数学系

基金: 国家自然科学基金项目(No.61672477)资助~~

分类号: TP751;TP183

DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201905005

页码: 429-435

总页数: 7

文件大小: 2294K

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