期刊导航
期刊开放获取
vip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
面向GF-1 WFV数据和MODIS数据的时空融合算法对比分析
被引量：
6
1
作者
平博
孟云闪
苏奋振
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期157-167,共11页
对城市热岛效应、植物覆盖指数、叶面积指数等地表参数的高频次高精度反演,能更好地实现基于遥感手段的地表特征动态监测。然而,目前单一数据源的遥感影像还很难实现高时空分辨率数据的同步获取,时空融合技术是解决这个时空分辨率矛盾...
对城市热岛效应、植物覆盖指数、叶面积指数等地表参数的高频次高精度反演,能更好地实现基于遥感手段的地表特征动态监测。然而,目前单一数据源的遥感影像还很难实现高时空分辨率数据的同步获取,时空融合技术是解决这个时空分辨率矛盾的有效方法。根据原理不同,时空融合算法可以分为基于线性模型的融合算法、基于光谱解混的融合算法等。高分卫星产品是近几年中国高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的首发星,对于该类数据的时空融合研究仍然较少。因此,本文拟采用4种常见的时空融合算法(STARFM、FSDAF、STDFA、Fit_FC)实现GF-1 WFV数据与MODIS数据的时空融合,分析这几种方法对GF-1 WFV数据时空融合的有效性和精度,从而为后续的研究提供一定依据。
展开更多
关键词
时空融合算法
高分卫星
MODIS
STARFM
FSDAF
stdfa
原文传递
Landsat 8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物
被引量：
49
2
作者
谢登峰
张锦水
+2 位作者
潘耀忠
孙佩军
袁周米琪
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期791-805,共15页
本文利用Wu等人提出的遥感数据时空融合方法 STDFA(Spatial Temporal Data Fusion Approach)以Landsat 8和MODIS为数据源构建高时间、空间分辨率的遥感影像数据。以此为基础,构建15种30 m分辨率分类数据集,然后利用支持向量机SVM(Suppor...
本文利用Wu等人提出的遥感数据时空融合方法 STDFA(Spatial Temporal Data Fusion Approach)以Landsat 8和MODIS为数据源构建高时间、空间分辨率的遥感影像数据。以此为基础,构建15种30 m分辨率分类数据集,然后利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)进行秋粮作物识别,验证不同维度分类数据集进行秋粮作物识别的适用性。实验结果显示,不同分类数据集的秋粮作物分类结果均达到了较高的识别精度。综合各项精度指标分析,Red+Phenology数据组合对秋粮识别效果最好,水稻识别的制图精度和用户精度分别达到91.76%和82.49%,玉米识别的制图精度和用户精度分别达到85.80%和74.97%,水稻和玉米识别的总体精度达到86.90%。
展开更多
关键词
高时空分辨率
时空数据融合
分类数据集
作物识别
秋粮
原文传递
题名
面向GF-1 WFV数据和MODIS数据的时空融合算法对比分析
被引量：
6
1
作者
平博
孟云闪
苏奋振
机构
天津大学表层地球系统科学研究院
国家海洋信息中心
中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室
出处
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期157-167,共11页
基金
天津市自然科学基金项目(18JCQNJC08900)
资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金项目~~
文摘
对城市热岛效应、植物覆盖指数、叶面积指数等地表参数的高频次高精度反演,能更好地实现基于遥感手段的地表特征动态监测。然而,目前单一数据源的遥感影像还很难实现高时空分辨率数据的同步获取,时空融合技术是解决这个时空分辨率矛盾的有效方法。根据原理不同,时空融合算法可以分为基于线性模型的融合算法、基于光谱解混的融合算法等。高分卫星产品是近几年中国高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的首发星,对于该类数据的时空融合研究仍然较少。因此,本文拟采用4种常见的时空融合算法(STARFM、FSDAF、STDFA、Fit_FC)实现GF-1 WFV数据与MODIS数据的时空融合,分析这几种方法对GF-1 WFV数据时空融合的有效性和精度,从而为后续的研究提供一定依据。
关键词
时空融合算法
高分卫星
MODIS
STARFM
FSDAF
stdfa
Keywords
spatio-temporal fusion method
GF-1 WFV
MODIS
STARFM
FSDAF
stdfa
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
原文传递
题名
Landsat 8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物
被引量：
49
2
作者
谢登峰
张锦水
潘耀忠
孙佩军
袁周米琪
机构
北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室
北京师范大学资源学院
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期791-805,共15页
基金
国家自然科学基金(编号:41301444)
高分辨率对地观测系统重大专项(编号:20-Y30B17-9001-14/16)
北京高等学校"青年英才计划"
文摘
本文利用Wu等人提出的遥感数据时空融合方法 STDFA(Spatial Temporal Data Fusion Approach)以Landsat 8和MODIS为数据源构建高时间、空间分辨率的遥感影像数据。以此为基础,构建15种30 m分辨率分类数据集,然后利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)进行秋粮作物识别,验证不同维度分类数据集进行秋粮作物识别的适用性。实验结果显示,不同分类数据集的秋粮作物分类结果均达到了较高的识别精度。综合各项精度指标分析,Red+Phenology数据组合对秋粮识别效果最好,水稻识别的制图精度和用户精度分别达到91.76%和82.49%,玉米识别的制图精度和用户精度分别达到85.80%和74.97%,水稻和玉米识别的总体精度达到86.90%。
关键词
高时空分辨率
时空数据融合
分类数据集
作物识别
秋粮
Keywords
high temporal-spatial resolution, Spatial Temporal Data Fusion ,Approach （
stdfa
）, classification data sets, mapping crop distribution, autumn crop
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向GF-1 WFV数据和MODIS数据的时空融合算法对比分析
平博
孟云闪
苏奋振
《地球信息科学学报》
CSCD
北大核心
2019
6
原文传递
2
Landsat 8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物
谢登峰
张锦水
潘耀忠
孙佩军
袁周米琪
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
49
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
