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基于UBiaSTF时空融合模型的时序NDVI重建方法研究
1
作者 张圣微 方科迪 +4 位作者 周莹 贺月 杨林 雒萌 韩永婷 《农业机械学报》 北大核心 2026年第3期294-305,共12页
高时空分辨率的NDVI数据在农业遥感应用中具有重要意义。时空融合(STF)模型可以作为提高NDVI数据时空分辨率的一种有效途径。提出了一种将UNet框架集成到BiaSTF中的STF模型UBiaSTF,并将其应用于内蒙古河套灌区解放闸灌域的Landsat 8和Se... 高时空分辨率的NDVI数据在农业遥感应用中具有重要意义。时空融合(STF)模型可以作为提高NDVI数据时空分辨率的一种有效途径。提出了一种将UNet框架集成到BiaSTF中的STF模型UBiaSTF,并将其应用于内蒙古河套灌区解放闸灌域的Landsat 8和Sentinel-2与MODIS影像的时序NDVI融合中,并与ESTARFM和BiaSTF模型进行对比,分析其在遥感时序NDVI重建中的效果。结果表明,UBiaSTF模型在NDVI时间序列重建中表现优异,决定系数R2较其他模型显著提高,最高达到了0.930;同时UBiaSTF模型在长时间序列数据融合任务中的稳定性较强,能有效克服参考影像时相间隔改变对预测精度的影响;并且UBiaSTF模型在不同植被覆盖类别上的时间序列NDVI重建与实际变化最吻合,相较于ESTARFM和BiaSTF表现出更低的融合误差。该模型可作为植被覆盖区域时间序列NDVI重建的有效工具。 展开更多
关键词 时序数据重建 时空融合模型 unet框架 遥感 NDVI
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基于UNet模型的智能海洋遥感分类框架研究
2
作者 陈岩 《测绘与空间地理信息》 2023年第4期13-16,共4页
借助遥感影像和人工智能方法自动提取空间地物是遥感领域的热点方向,本文基于PyQGIS和改进的UNet模型,设计开发了智能海洋遥感分类程序。该程序可以实现面向大尺度遥感影像的用户自定义智能分类、裁剪、拼接、分类评价、影像可视化和地... 借助遥感影像和人工智能方法自动提取空间地物是遥感领域的热点方向,本文基于PyQGIS和改进的UNet模型,设计开发了智能海洋遥感分类程序。该程序可以实现面向大尺度遥感影像的用户自定义智能分类、裁剪、拼接、分类评价、影像可视化和地图操作(包括影像放大、缩小、属性查询等)。并以三类典型海洋地物为案例,基于开发的程序测试,实现了总体精度92%、Kappa系数0.87、平均交并比82%的改善结果。文中提出的智能海洋遥感分类框架可为研究人员和工程人员提供参考,为沿海地区规划、监管和综合治理提供决策支持。 展开更多
关键词 PyQGIS 深度学习 unet 海洋遥感图像分类 程序开发框架
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