文献类型：期刊文章

作　　者：姚凯旋[1] 曹飞龙[1]

YAO Kaixuan;CAO Feilong(Department of Applied Mathematics,College of Sciences,China Jiliang University,Hangzhou 310018)

机构地区：[1]中国计量大学理学院应用数学系

出　　处：《模式识别与人工智能》

基　　金：国家自然科学基金项目(No.61672477)资助~~

年　　份：2019

卷　　号：32

期　　号：5

起止页码：429-435

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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.

关 键 词：遥感图像 深度学习  时空融合  密集神经网络  

分 类 号：TN911.71] TP183]