【摘 要】
：
目的卫星遥感技术在硬件方面的局限导致获取的遥感图像在时间与空间分辨率之间存在矛盾,而时空融合提供了一种高效、低成本的方式来融合具有时空互补性的两类遥感图像数据(典型代表是Landsat和MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)图像),生成同时具有高时空分辨率的融合数据,解决该问题。方法提出了一种基于条件生成对抗网络的时空融合方法,可高
【机 构】
：
南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心,南京210044;江苏省大数据分析技术重点实验室,南京210044
论文部分内容阅读
目的卫星遥感技术在硬件方面的局限导致获取的遥感图像在时间与空间分辨率之间存在矛盾,而时空融合提供了一种高效、低成本的方式来融合具有时空互补性的两类遥感图像数据(典型代表是Landsat和MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)图像),生成同时具有高时空分辨率的融合数据,解决该问题。方法提出了一种基于条件生成对抗网络的时空融合方法,可高效处理实际应用中的大量遥感数据。与现有的学习模型相比,该模型具有以下优点:1)通过学习一个非线性映射关系
其他文献
目的乳腺癌是常见的高发病率肿瘤疾病,早期确诊是预防乳腺癌的关键。为获得肿瘤准确的边缘和形状信息,提高乳腺肿瘤诊断的准确性,本文提出了一种结合残差路径及密集连接的乳腺超声肿瘤分割方法。方法基于经典的深度学习分割模型U-Net,添加残差路径,减少编码器和解码器特征映射之间的差异。在此基础上,在特征输入层到解码器最后一步之间引入密集块,通过密集块组成从输入特征映射到解码最后一层的新连接,减少输入特征图与
本刊讯2月23日至24日,山西省无线电管理局党委书记、局长李凯军深入运城市无线电管理局,考核该局2020年度工作、督导2020年度组织生活会、调研无线电监测技术设施建设情况,就
目的航空遥感图像中多为尺寸小、方向错乱和背景复杂的目标。传统的目标检测算法由于模型的特征提取网络对输入图像进行多次下采样,分辨率大幅降低,容易造成目标特征信息丢失,而且不同尺度的特征图未能有效融合,检测目标之间存在的相似特征不能有效关联,不仅时间复杂度高,而且提取的特征信息不足,导致目标漏检率和误检率偏高。为了提升算法对航空遥感图像目标的检测准确率,本文提出一种基于并行高分辨率结构结合长短期记忆网
本刊讯3月4日,湖北省无线电监测工作视频会议在武汉召开.湖北省经信厅党组成员、副厅长郭涛出席会议.湖北省无线电监测中心机关各处室、各市州无线电管理处主要负责人在主会
目的基于深度学习的飞机目标识别方法在遥感图像解译领域取得了很大进步,但其泛化能力依赖于大规模数据集。条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)可用于产生逼真的生成样本以扩充真实数据集,但对复杂遥感场景的建模能力有限,生成样本质量低。针对这些问题,提出了一种结合CGAN样本生成的飞机识别框架。方法改进条件生成对抗网络,利用感知损
1打造具有全球影响力的科技创新中心核心功能区加快建成全国乃至全球范围内科技创新资源最集聚、科技创新成果转化最有效、创新创业活力最显著、科技创新体制机制最灵活、创
点波束覆盖是实现高通量卫星的主要技术途径,广泛应用于高通量卫星和大规模非静止轨道卫星,但是点波束卫星的发展给传统的卫星监测带来了挑战.本文研究了基于分布式监测的点
目的生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)是一种无监督生成模型,通过生成模型和判别模型的博弈学习生成图像。GAN的生成模型是逐级直接生成图像,下级网络无法得知上级网络学习的特征,以至于生成的图像多样性不够丰富。另外,随着网络层数的增加,参数变多,反向传播变得困难,出现训练不稳定和梯度消失等问题。针对上述问题,基于残差网络(residual netwo
目的遥感图像建筑物分割是图像处理中的一项重要应用,卷积神经网络在遥感图像建筑物分割中展现出优秀性能,但仍存在建筑物漏分、错分,尤其是小建筑物漏分以及建筑物边缘不平滑等问题。针对上述问题,本文提出一种含多级通道注意力机制的条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network,CGAN)模型Ra-CGAN,用于分割遥感图像建筑物。方法首先构建一个具有多
本文依据无线电监测精细化管理的理念,指出固定无线电监测站的覆盖范围指标除了包括行政区域覆盖率之外,还包括不同频段的实际覆盖面积.掌握这些情况,监测人员在实际工作中能