【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感数据处理，尤其是一种多分辨率映射联合学习的landsat-modis时空数据融合方法及装置。
技术介绍
1、卫星遥感是大范围地表生态环境监测的重要手段。然而，受传感器性能限制，单一卫星系统通常难以兼顾高空间和高时间分辨率。以landsat和modis卫星数据为基础的时空数据融合技术，通过融合两个观测系统的时空互补优势，生成兼具高空间(30米)、高时间分辨率(1天)的重建数据。时空数据融合技术所生成的精尺度、高频次数据，有效推动了作物物候监测、地上生物量估算、灾害应急响应等领域的研究和发展。
2、针对landsat和modis卫星数据时空融合，学者们已开展了相关研究，具体方法可以主要分为三类，分别是加权函数方法、空间解混方法、机器习方法。其中，加权函数和空间解混模型通过线性关系对两种数据的尺度映射关系进行建模，这些方法虽然广泛使用，但其线性假设难以精确拟合复杂的尺度退化关系，因此，重建结果通常出现细节损失和重建伪痕，导致明显的光谱和纹理偏差。机器学习方法采用数据驱动的融合框架，通过非线性关系进行尺度映射关系建...
【技术保护点】
1.一种多分辨率映射联合学习的Landsat-MODIS时空数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多分辨率映射联合学习的Landsat-MODIS时空数据融合方法，其特征在于，所述对Landsat数据和MODIS数据进行预处理，得到训练数据集，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种多分辨率映射联合学习的Landsat-MODIS时空数据融合方法，其特征在于，所述根据所述第一重采样数据、所述第二重采样数据以及所述第三重采样数据，构建所述训练数据集，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种多分辨...
【技术特征摘要】
1.一种多分辨率映射联合学习的landsat-modis时空数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种多分辨率映射联合学习的landsat-modis时空数据融合方法，其特征在于，所述对landsat数据和modis数据进行预处理，得到训练数据集，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种多分辨率映射联合学习的landsat-modis时空数据融合方法，其特征在于，所述根据所述第一重采样数据、所述第二重采样数据以及所述第三重采样数据，构建所述训练数据集，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种多分辨率映射联合学习的landsat-modis时空数据融合方法，
5.根据权利要求1所述的一种多分辨率映射联合学习的landsat-modis时空数据融合方法，其特征在于，...
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