典型文献
超分辨率重建神经网络的遥感影像亚像元制图
文献摘要：
针对中低空间分辨率遥感影像中存在大量混合像元的问题,该文提出了一种基于超分辨率重建卷积神经网络的遥感影像亚像元制图方法.该方法将混合像元分解生成的低分辨率丰度图输入通过迁移学习策略训练的深度卷积神经网络超分辨重建模型中,将模型输出的高分辨丰度图提取纹理特征后进行波段合成,利用迭代自组织分类法得到最终亚像元制图结果.实验表明,该文提出的方法能有效减少和抑制亚像元制图结果中的离散噪声,在亚像元制图效果和精度上优于传统的亚像元-像元空间引力模型、径向基函数模型亚像元制图方法.
文献关键词：
混合像元;亚像元制图;超分辨率重建;卷积神经网络;迁移学习
中图分类号：
作者姓名：
窦桂淼;郝明;陈子康;于洪野;任文宇
作者机构：
湖南省水利水电勘测设计规划研究总院有限公司,长沙 410007;中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州 221116
文献出处：
引用格式：
[1]窦桂淼;郝明;陈子康;于洪野;任文宇-.超分辨率重建神经网络的遥感影像亚像元制图)[J].测绘科学,2022(12):96-104,155
A类：
亚像元制图
B类：
超分辨率重建,遥感影像,中低空,空间分辨率,制图方法,混合像元分解,低分辨率,输入通,迁移学习策略,策略训练,深度卷积神经网络,超分辨重建,模型输出,纹理特征,行波,波段,自组织,分类法,元空间,空间引力模型,径向基函数,函数模型
AB值：
0.237481
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