综述 | 浏览量:522下载量:151CSCD:0
导出
收藏
专辑
基于深度学习的多源遥感图像时空融合研究综述
Review of deep learning-based spatiotemporal fusion of multisource remote sensing images
- “受限于扫描幅宽和像素大小之间的权衡关系,遥感图像空间分辨率和时间分辨率存在相互制约,使得单一卫星传感器难以获取高时空分辨率遥感影像,介绍了其在多源遥感图像时空融合领域的研究进展,研究人员系统梳理了传统方法原理与局限,将前沿深度学习技术分为5类整理,归纳了开源数据集与评估指标,并通过CIA、DX和SW数据集实验开展算法验证与对比分析,为解决高时空分辨率遥感影像获取难题提供解决方案。”
- 2026年30卷第6期 页码:1544-1563
DOI:10.11834/jrs.20265179
引用
翻译全文
移动端阅览
AI导读
HTML全文
图( 22 ) 表( 6 )
参考文献
出版信息
数据统计
文章被引用时,请邮件提醒。
提交
相关作者
张硝 部队
高艺 部队
夏宇翔 部队
赵春雪 部队
成飞飞 昆明理工大学 国土资源工程学院
付志涛 昆明理工大学 国土资源工程学院
黄亮 昆明理工大学 国土资源工程学院;云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心
牛宝胜 昆明理工大学 国土资源工程学院
相关机构
部队
昆明理工大学 国土资源工程学院
云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心
西南林业大学 大数据与人工智能研究院
昆明理工大学国土资源工程学院


