An Improved Spatiotemporal Fusion Approach Based on Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High spatial and temporal resolution remotely sensed data is of great significance for the extraction of land use/cover information and the quantitative inversion of biophysical parameters. However, due to the limitation of sensor performance and the influence of rain cloud weather, it is difficult to obtain remote sensing images with both high spatial and temporal resolution. The spatiotemporal fusion model is a crucial method to solve this problem. The spatial and temporal adaptive reflectivity fusion model (STARFM) and its improved models are the most widely used spatiotemporal adaptive fusion models. However, the existing spatiotemporal adaptive reflectivity fusion model and its improved models have great uncertainty in selecting neighboring similar pixels, especially in spatially heterogeneous areas. Therefore, it is difficult to effectively search and determine neighboring spectrally similar pixels in STARFM-like models, resulting in a decrease of imagery fusion accuracy. In this research, we modify the procedure of neighboring similar pixel selection of ESTARFM method and propose an improved ESTARFM method (I-ESTARFM). Based on the land cover endmember types and its fraction values obtained by spectral mixing analysis, the neighboring similar pixels can be effectively selected. The experimental results indicate that the I-ESTARFM method selects neighboring spectrally similar pixels more accurately than STARFM and ESTARFM models. Compared with the STARFM and ESTARFM, the correlation coefficients of the image fused by the I-ESTARFM with that of the actual image are increased and the mean square error is decreased, especially in spatially heterogeneous areas. The uncertainty of spectral similar neighborhood pixel selection is reduced and the precision of spatial-temporal fusion is improved.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle