Spatial, temporal and spectral satellite image fusion via sparse representation.
为了监测以及分析全球或者局部范围内发生的气候变化、生态系统动态以及人类活动，遥感是不可或缺的重要工具。在过去的二十年间，随着众多应用领域对遥感数据需求的增长以及太空技术的发展，卫星传感器发射的数目一直在增加。然而，由于硬件技术和经济方面的制约，卫星传感器获取遥感数据时不得不在空间分辨率和其他数据属性之间进行平衡，包括时间分辨率、光谱分辨率、扫描宽度等。为了使得卫星数据同时兼备高空间分辨率和高时间分辨率或者高空间分辨率和高光谱分辨率，一种经济有效的方法是利用数据融合处理技术将多源遥感数据进行融合，从而提高可用遥感数据的应用潜力。在本论文中，我们提出利用稀疏表示理论来探索空间分辨率和时间分辨率的融...
| Other Authors: | |
|---|---|
| Format: | Others |
| Language: | English Chinese |
| Published: |
2014
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://library.cuhk.edu.hk/record=b6116265 http://repository.lib.cuhk.edu.hk/en/item/cuhk-1077715 |