中山大学博士研究生秦鹏在遥感顶刊发表重要成果！

生态学者 2024-10-01 14:02
文章摘要
本研究由中山大学博士研究生秦鹏领导，提出了一种在多云区域重建密集时间序列归一化植被指数（NDVI）数据的新方法。该方法结合了深度学习模型和物理约束方法，通过融合低空间分辨率高时间分辨率的MODIS数据和Landsat数据，利用残差约束的时空融合模型，有效解决了多云区域长时间数据缺失导致的NDVI偏低问题。研究结果表明，重建的NDVI数据与参考数据的相关性达到0.84，显著提高了数据的空间分辨率和时间密集性，为热带亚热带、北极等地区的高精度NDVI数据重建提供了有效方案。该研究成果发表于《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》期刊。
中山大学博士研究生秦鹏在遥感顶刊发表重要成果！
查看文献： SoftFormer: SAR-optical fusion transformer for urban land use and land cover classification
查看期刊：ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
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