摘要
针对洪涝灾害监测中的高时空分辨率遥感图像获取困难的问题,提出使用时空融合算法生成高时空分辨率图像。首先,详细介绍三种基于深度学习的算法:基于生成对抗网络的时空融合(generative adversarial network⁃based spatiotemporal fusion model,GAN⁃STFM)、传感器偏差驱动的时空融合(sensor bias⁃driven spatial temporal fusion,BiaSTF),以及基于生成对抗网络的多级特征融合(multi⁃level feature fusion with generative adversarial network,MLFF⁃GAN)三种算法;其次,针对洪涝灾害地域,对三种时空数据融合算法的性能评估与对比研究。评估结果表明MLFF⁃GAN算法能取得最优结果;视觉结果显示三种算法在洪水监测中具备可行性,但均存在无法准确重建洪水边缘细节等问题。
出处
《信息记录材料》
2024年第3期237-239,242,共4页
Information Recording Materials
基金
太原学院院级科研项目(23TYQN10)。
