该成果构建的模型减少了输入影像个数,降低了对参考影像的敏感度,从而显著降低了采集模型输入数据的难度
团队包括段洪涛教授,谭振宇博士。负责人段洪涛教授从事湖泊遥感和数字流域等研究和实践工作,已主持国家水专项课题等项目20余项,承担国家863计划、国家支撑计划等科研任务。发表SCI论文90余篇,累计引用超过4000次,部分成果入选2014年度中国海洋与湖沼十大科技进展。
评价单位:- (-)
评价时间:2023-10-28
综合评价
本发明属于遥感地理信息领域,特别涉及一种基于条件对抗生成网络的对于输入参考影像非敏感的光学遥感影像时空融合方法。
相比于传统遥感影像时空融合模型,本发明打破了时空融合模型输入至少需要预测日期的低空间分辨率影像以及一组临近预测日期的高—低空间分辨率参考影像的限制,减少了时空融合模型的输入影像个数,降低了对参考影像的敏感度。由于光学遥感易受云雨天气的影响使得部分观测数据不可用,利用GAN-STFM模型进行时空融合生产高空间分辨率时序数据,可以显著降低采集模型输入数据的难度。
总体而言,该项技术思路方向很好,未来市场空间较大,有利于当前政策要求,转化成熟度高,值得支持推广。建议强化相应产品开发,加大产业链开发力度。
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