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    • 基于GAN与NSST结合的遥感图像时空融合算法

    • Spatiotemporal fusion algorithm for remote sensing images based on the combination of GAN and NSST

    • “针对遥感图像时空融合纹理细节差、边缘模糊的问题，"提出了一种结合生成对抗网络（GAN）和非下采样剪切波变换（NSST）的时空融合模型"，为解决高精度地表监测提供解决方案。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        北方民族大学 计算机科学与工程学院, 银川 750021

      • 邮箱：20227441@stu.nmu.edu.cn
      • 简介：王易飞，研究方向为遥感图像处理、机器学习。E-mail： 20227441@stu.nmu.edu.cn

      王易飞

      1，
      • 角色：Corresponding author通信作者
      • 机构：

        北方民族大学 计算机科学与工程学院, 银川 750021

      • 邮箱：bwx71@163.com
      • 简介：保文星，研究方向为数字图像处理、遥感图像分类和融合。E-mail： bwx71@163.com

      保文星

      1 * ，
      • 机构：

        北方民族大学 计算机科学与工程学院, 银川 750021

      屈克文

      1，
      • 机构：

        北方民族大学 计算机科学与工程学院, 银川 750021

        西安电子科技大学 电子工程学院, 西安 710071

      冯伟

      12，
      • 机构：

        宁夏回族自治区遥感调查院, 银川 750021

        高分辨率对地观测系统宁夏数据与应用中心, 银川 750021

      王文龙

      34
    • 2026年30卷第6期 页码：1775-1791  

    • DOI：10.11834/jrs.20264591    

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