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：模式识别与人工智能, 2019, 32(05): 429-435.

DOI：10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201905005

• 遥感图像
• 深度学习
• 时空融合
• 密集神经网络

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.

• 单位
  中国计量大学