地表與大氣環(huán)境的實時精細監(jiān)測需要高時空分辨率的遙感影像提供數(shù)據(jù)支撐,然而,現(xiàn)有單一衛(wèi)星傳感器無法獲取同時具有高空間與高時間分辨率的遙感影像.針對這一問題,國內(nèi)外學(xué)者提出了大量的時空遙感影像融合算法,以低成本、便捷高效地生成滿足不同應(yīng)用需求的高時空分辨率遙感影像.總結(jié)現(xiàn)有主要的時空遙感影像融合算法并基于不同的算法原理將其分為4類:1)基于空間信息分解的融合方法,2)基于時空變化濾波的融合方法,3)基于學(xué)習(xí)的融合方法,4)組合性的融合方法.同時,討論時空遙感影像融合的不確定性問題,并對其未來的發(fā)展趨勢提出前瞻性的展望. 

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【文章目錄】：
1 時空遙感影像融合算法分類
    1.1 基于空間信息分解的融合方法
    1.2 基于時空變化濾波的融合方法
    1.3 基于學(xué)習(xí)的融合方法
    1.4 組合性的融合方法
2 時空融合不確定性問題分析
    2.1 多源數(shù)據(jù)不確定性
    2.2 融合方法不確定性
    2.3 精度評價不確定性
3 研究趨勢展望
    3.1 多源數(shù)據(jù)發(fā)展
    3.2 融合方法發(fā)展
4 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]多源衛(wèi)星遙感影像時空融合研究的現(xiàn)狀及展望[J]. 黃波,趙涌泉.  測繪學(xué)報. 2017(10)
[2]遙感高時空融合方法的研究進展及應(yīng)用現(xiàn)狀[J]. 劉建波,馬勇,武易天,陳甫.  遙感學(xué)報. 2016(05)



本文編號：3671695