STFDCNN(基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合)

遥感图像时空融合

DCSTFN:https://editor.csdn.net/md/?articleId=117733388


STFDCNN主要思路: 首先,利用神经网络(NLMCNN)学习重采样LTHS与低空间分辨率LTHS之间的非线性映射,然后在低空间分辨率LTHS与原始LTHS之间建立第二超分辨率CNN (SRCNN)。(为了获得最好的结果,预测日期的第一个CNN的输出不直接输入到SRCNN模型中,而是使用高通调制进行调整)

文章目录

  • 遥感图像时空融合
  • 优势
  • 一、介绍
  • 二、模型
    • 1.构造
    • 2.方法
      • 预测阶段
        • 1、NLM CNN:
        • 2、SR CNN:
      • 预测阶段
  • 三、实验
      • 研究地点和数据集
      • 定量评价指标

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