基于多输入密集连接神经网络的遥感图像时空融合算法

• 作者: 姚凯旋 曹飞龙
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 遥感图像 深度学习 时空融合 密集神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 429-435
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.71|TP183
• 字数: 5172字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201905005

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹飞龙	中国计量大学理学院应用数学系	62	241	8.0	12.0
2	姚凯旋	中国计量大学理学院应用数学系	1	1	1.0	1.0