多源遥感及地学数据融合计算--聚文网

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内容简介

卫星遥感、地基观测、模型模拟、社会感知等是获取地球表层科学数据的主要手段，不同来源的数据之间存在强烈的互补性。本书围绕多源数据的融合计算展开研究，以多源遥感数据的信息融合为主体内容，并扩展到与地基数据、模型模拟数据和社会感知数据的融合。内容体系上分为同质数据融合、异质数据融合、异类数据融合等几个层次：首先介绍同质光学遥感数据的空-谱融合、时-空融合及时-空-谱融合方法；其次介绍光学、雷达、短波红外、多参量产品等异质数据间的融合方法；然后介绍地基观测、遥感观测、模型模拟与社会感知等异类数据间的融合方法；最后提出广义地学数据时-空-谱一体化融合的理论框架与模型方法。
本书不仅适合作为遥感、地理、测绘等相关专业的高年级本科生、研究生的参考书，而且可供遥感信息处理、环境参量反演、陆面过程模拟、数据融合与同化等领域的科技工作者阅读参考。

第1章绪论1
1.1 地学数据类型1
1.2 不同数据之间的互补性3
1.3 数据融合的定义4
1.4 本书研究内容5
参考文献7
第2章亚像素位移影像序列超分辨率融合方法9
2.1 概述9
2.1.1 超分辨率技术的概念9
2.1.2 超分辨率技术的遥感应用10
2.2 超分辨率技术基本理论与方法11
2.2.1 观测模型11
2.2.2 参数估计12
2.2.3 超分辨率模型13
2.3 基于深度学习的视频序列超分辨率融合方法15
2.3.1 概述15
2.3.2 时空信息融合网络16
2.3.3 空间梯度增强网络18
2.3.4 联合优化策略20
2.4 视频影像超分辨率融合实验21
2.4.1 测试数据与实验设置21
2.4.2 模拟实验23
2.4.3 真实实验28
2.5 本章小结30
参考文献30
第3章多传感器遥感影像空-谱融合方法36
3.1 概述36
3.2 空-谱融合方法体系37
3.2.1 成分替换融合方法37
3.2.2 多分辨率分析融合方法41
3.2.3 变分模型融合方法44
3.2.4 机器学习融合方法46
3.3 基于差值映射的深度残差卷积融合网络48
……

多源遥感及地学数据融合计算

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