发明专利已授权

一种基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合方法

📄 申请号：CN201711180763.9 📄 发布日：2025/12/23

著录项目信息

申请日

2017-11-23

公开号

CN107945146B

公开日

2021-08-03

申请人

湖南永望实用新科技研究院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_50

IPC 分类号

G06T5_50 , G06T3_40 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络深度学习图像融合遥感图像处理神经网络卷积神经网络

应用场景

卫星遥感, 遥感图像分析, 地理空间监测, 环境监测, 智慧城市

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摘要

本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合方法。所述基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合方法包括如下步骤：训练阶段：选取对应的Landsat图像和MODIS图像形成Landsat‑MODIS图像对，并对Landsat图像进行下采样，得到接近MODIS空间分辨率的LSR Landsat图像，根据Landsat图像、MODIS图像和LSR Landsat图像的组合进行训练，并分别得到非线性映射CNN网络和超分辨率重建CNN网络；预测阶段：分别选取日期t1和t3的Landsat‑MODIS图像对，基于训练阶段得到的非线性映射CNN网络和超分辨率重建CNN网络，预测位于日期t1和t3之间的日期t2的Landsat预测图像。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种去湿除醛凹土基吸附剂材料、制备方法及应用

当前第 / 件

在类间散度和总散度阵秩空间中求解线性鉴别矢量的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T5_50)

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