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题名ESTARFM相似像元选取方法的改进研究
被引量：3
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作者
董世元
张文娟
许君一
马建行
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机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
中国科学院遥感与数字地球研究所
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出处
《遥感技术与应用》
CSCD
北大核心
2020年第1期185-193,共9页
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基金
中国科学院遥感数字所所长青年基金项目(Y5ZZ11101B)
国家重点研发计划项目“静止轨道全谱段高光谱探测技术”
“高精度定标与反演技术”(2016YFB0500304)。
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文摘
ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)是一种经典的基于权重滤波的时空融合算法,它在众多领域得到广泛应用。相似像元选取是其一个重要步骤,ESTARFM模型中相似像元选取过程受搜索框大小和分类数影响,当前的研究中搜索框大小的设定较为统一,而分类数大小设定缺乏统一性。为降低ESTARFM算法中分类数对算法性能的影响,将STNLFFM(A Spatial and Temporal Nonlocal Filter-Based Data Fusion Method)中相似像元选取方法与ESTARFM模型相结合,提出改进的ESTARFM_NL模型。研究设计了两组不同时相变化条件下的数据进行对比分析。结果表明:ESTARFM_NL与ESTARFM融合结果相对误差直方图总体分布趋近一致,同时利用平均相对误差和相关系数对融合结果进行评价,发现两种算法之间精度差异较小,表明两种算法融合精度相当;对比两种算法运算效率,发现ESTARFM_NL运行时间能够得到大幅缩减。因此,ESTARFM_NL为大区域或长时间序列遥感数据的时空融合提供了一种可选择的融合方案。
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关键词
时空融合
ESTARFM
相似像元选取
阈值法
运行效率
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Keywords
Spatiotemporal fusion
ESTARFM
similar pixel selection
Threshold value method
Running effi‐ciency
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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