基于单样例的遥感图像时空融合算法

同时具有高空间分辨率和高时间分辨率的卫星图像是研究地表动态的重要数据,在监测土地变化与灾害以及估算农作物生长态势等方面得到广泛应用。然而,由于技术限制等原因,目前没有传感器可以同时拥有高精度的空间分辨率和频繁的重访周期。时空融合是一种将2类具有相似波段数量和带宽的遥感数据整合在一起的技术。基于此,提出一种基于单样例遥感图像的时空融合方法,使用神经网络来表示不同空间分辨率图像之间的映射关系,以提升模型预测目标图像的准确度。从实验结果来看,所提方法取得了良好的应用效果。