ESTARFM相似像元选取方法的改进研究

来源 :遥感技术与应用 | 被引量 : 1次 | 上传用户:LoveYouNeverChange
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)是一种经典的基于权重滤波的时空融合算法,它在众多领域得到广泛应用。相似像元选取是其一个重要步骤,ESTARFM模型中相似像元选取过程受搜索框大小和分类数影响,当前的研究中搜索框大小的设定较为统一,而分类数大小设定缺乏统一性。为降低ESTARFM算法中分类数对算法性能的影响,将STNLFFM(A Spatial and Temporal Nonlocal Fi
其他文献
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是生物地球化学循环中重要的植被结构参数。针对目前基于我国GF-1 WFV卫星影像的夏玉米多生育期LAI反演研究较少的问题,基于不同隐含层构建BP神经网络模型(BP1模型和BP2模型),对比分析BP1模型、BP2模型和6种统计模型(NDVI、RVI、DVI、EVI、SAVI、ARVI)反演之间的精度差异,并根据实测数据绘制BP1模型和BP2模型的夏
作为新公共管理运动的核心组成部分,绩效预算改革为提高政府财政支出的效率,解决政府财政危机、管理危机和信任危机起到了重要的推动作用,成为世界上预算改革发展的国际趋势,并在
文化贸易作为国际贸易的先导,在国际贸易中起着举足轻重的作用。提高文化贸易在国际市场的影响力,是提升我国总体对外贸易水平和国家形象的重要手段。通过定量分析与定性分析
学位