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基于生成对抗网络的多源跨区域遥感图像超分辨
【摘 要】
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精确地对土地覆盖和土地利用进行分类为研究城市发展及生态环境提供了重要的数据基础,这些任务通常需要高时空分辨率图像。由于遥感传感器的空间分辨率与重访周期之间的矛盾,通常使用超分辨率的方法来提高遥感图像的空间分辨率,并且已经建立了许多基于学习的模型(邻域嵌入、稀疏表示、卷积神经网络等)。但是这些基于学习的模型在训练和测试中,他们的数据往往局限于特定的区域和单一的传感器,致使模型在跨区域和跨传感器上的迁
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
【发表日期】
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2021年01期
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