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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于混合卷积网络遥感图像时空融合方法，将三张多波段遥感图像输入网络模型中，在模型中对三张多波段图像进行拆分，将其拆分为单波段图像。随后根据遥感图像时空融合任务的特点，按照一定的波段组合及排列顺序把单波段图像送入双分支网络进行特征提取并完成单波段特征提取及单波段图像重建。2D‑CNN分支主要是提取空间信息特征，3D‑CNN比2D‑CNN多一维度，这一维度在时空融合任务中即时间维度，因此我们通过3D‑CNN分支同时提取时间变化特征和空间细节特征。本发明能够生成高时空分辨率遥感图像。
主权项：1.基于混合卷积网络遥感图像时空融合方法，其特征在于，包括以下步骤：1对遥感图像数据集中的图像进行预处理；2将处理后的图像输入网络，对输入的多波段图像进行裁剪和拆分，将其拆分为单波段160×160图像；3将拆分后的LST0各单波段图像馈入2D-CNN提取空间特征；4将拆分后的t0时刻Modis图像MDS0，t1时刻Modis图像MDS1和t0时刻Landsat图像LST0的单波段图像一同输入到3D-CNN以同时提取空间和时间特征，通过时空融合模块将双分支分别提取到的特征进行融合；5将之前波段中学习到的空间及光谱特征融入下一波段，通过光谱空间特征融合，重建相邻单波段特征以及单波段图像；具体包括将第一波段中学习到的F1SSF空间及光谱特征融入下一波段，通过空间光谱特征融合，重建第二波段特征，同样通过二维卷积完成第二波段图像重建；之后重建各波段图像的方法和第二波段类似；重建各波段特征结果如下公式所示： F1i表示t1时刻重建的第i波段特征，C代表concatenation操作，f2D·和f3D·分别代表双分支的2D卷积和3D卷积操作，ω1和ω2分别代表两个分支的权重，P表示Pme操作，B表示遥感图像总波段数；重建各波段图像如以下公式所示： 式中Conv1×1·，Conv3×3·分别表示使用1x1和3x3卷积核进行点积操作，Spa·表示经过空间注意力模块；6将重建完成的各波段图像通过concat模块联合起来得到LST1预测图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于混合卷积网络遥感图像时空融合方法
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