隨著精準(zhǔn)監(jiān)測、動態(tài)感知等時空智能應(yīng)用推廣,其對遙感空間分辨率有了更高的需求,開展多源遙感數(shù)據(jù)融合與降尺度研究,實(shí)現(xiàn)低分辨率數(shù)據(jù)向高保真、高細(xì)節(jié)信息的轉(zhuǎn)化,以及多維度數(shù)據(jù)的協(xié)同增效具有重要意義。
針對多光譜遙感影像在地表覆蓋分類中受混合像元影響導(dǎo)致邊界模糊、識別精度低的問題,團(tuán)隊聯(lián)合自然資源部華南熱帶亞熱帶自然資源監(jiān)測重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、中國科學(xué)院精密測量科學(xué)與技術(shù)創(chuàng)新研究院同行提出一種空間?光譜特征協(xié)同融合(CSSF)的遙感影像制圖策略,實(shí)現(xiàn)空間與光譜信息雙向交互與聯(lián)合優(yōu)化,從而提升地物分類的精度,可為城市發(fā)展監(jiān)測、生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)管以及災(zāi)害快速響應(yīng)提供技術(shù)支撐。相關(guān)工作發(fā)表在遙感領(lǐng)域頂級期刊《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》(DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2025.05.011)。殷志祥博士為上述論文的第一作者,吳鵬海教授與中國科學(xué)院精密測量科學(xué)與技術(shù)創(chuàng)新研究院凌峰研究員為共同通訊作者,安徽大學(xué)為第一單位。
圖1 光譜?空間特征協(xié)同融合(CSSF)的遙感影像制圖框架
針對傳統(tǒng)模式模擬地表溫度降尺度方法依賴輔助變量、普適性受限的技術(shù)瓶頸,團(tuán)隊聯(lián)合長安大學(xué)、安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)、安徽師范大學(xué)等同行提出了基于多源參考的地表溫度超分辨率降尺度的深度學(xué)習(xí)思路,通過構(gòu)建多注意力多殘差超分辨率網(wǎng)絡(luò),有效提升了中國陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(CLDAS)地表溫度數(shù)據(jù)的空間分辨率,可為區(qū)域氣候變化提供技術(shù)支撐。相關(guān)成果發(fā)表于遙感領(lǐng)域頂級期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》(DOI: 10.1109/TGRS.2025.3588692)。資源與環(huán)境專業(yè)碩士生許諾為上述論文的第一作者,吳鵬海教授與殷志祥博士為共同通訊作者,安徽大學(xué)為第一單位。
圖2 多注意力多殘差超分辨率網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
新聞鏈接:https://www.ahu.edu.cn/2025/0806/c15059a371762/page.htm
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