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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201711180763.9 | 专利名称: | 一种基于深度卷积神经网络的时空卫星图像融合方法 |
申请日: | 2017-11-23 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/50搜分类 卫星 卷积神经网络 卫星图像搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |