-
公开(公告)号：CN117909662A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410086897.8
申请日：2024-01-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习改进的NDVI时间序列重建方法，属于遥感影像领域。所述方法包括：得到初始化NDVI时间序列；其次经过生成对抗网络中生成器和判别器的对抗训练深度挖掘遥感图像中植被群落潜在的空间关联性得到模拟生成的NDVI数据，完成初步填补；然后将生成的模拟数据与真实数据输入长短期记忆网络中学习可能存在的时间相关性，通过预测缺失值的方法来填补缺失的NDVI时间序列；最后在此基础上开展时空加权的S‑G迭代滤波以重建高质量的NDVI时间序列数据。该方法能够有效处理多云地区NDVI时间序列数据长时间缺失的问题，能为NDVI时间序列重建提供重要参考。
Search Results
1
records
(took 0.021 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
