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申请/专利权人：北京佳格天地科技有限公司
申请日：2023-10-25
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN117115679B
主分类号：G06V20/13
分类号：G06V20/13;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2023.12.12#实质审查的生效;2023.11.24#公开
摘要：本申请公开了一种时空融合遥感影像对筛选方法，涉及遥感技术领域；其通过在获取高分辨率影像和低分辨率影像后，在后端引入图像处理和分析算法来进行所述低分辨率影像和所述高分辨率影像的图像分析，以此来对于两者的相关性进行度量，通过这样的方式，能够评估两者影像之间的一致性，并消除融合误差，提高融合效果，从而在时空融合遥感影像对的筛选过程中量化影像对之间的相似程度，判断它们是否具有足够的一致性进行时空融合，以此来提高时空融合流程的效率和效果。
主权项：1.一种时空融合遥感影像对筛选方法，其特征在于，包括：查询目标范围内、目标预测日期t0向前推d天范围内的云量小于100%的高分辨率卫星的数据；根据所述高分辨率卫星的数据，计算云量占比；获取查询日期范围内的高分辨率影像数据，并进行预处理后生成目标范围的高分辨率影像；根据高分辨率影像的日期查询获取相应的低分辨率影像数据，并进行预处理后生成目标范围的低分辨率影像；对所述低分辨率影像和所述高分辨率影像进行相关性分析以得到相关性度量值，其包括：通过基于深度神经网络模型的图像特征提取器分别对所述低分辨率影像和所述高分辨率影像进行特征提取以得到低分辨率影像多尺度特征图和高分辨率影像多尺度特征图；对所述低分辨率影像多尺度特征图和所述高分辨率影像多尺度特征图进行相关性关联编码以得到低分辨率-高分辨率影像相关性特征；以及基于所述低分辨率-高分辨率影像相关性特征，确定所述相关性度量值；基于影像的观测时间与t0时刻的时间差构建时间权重模型，并计算时间差权重；根据所述云量占比构建云量权重模型，并计算云量权重；基于所述时间差权重、所述云量权重和所述相关性度量值构建影像对筛选模型；将所有数据代入所述筛选模型，求取最大值，其中，所述最大值对应时刻的高分辨率、低分辨率影像对即为筛选出的最优影像对。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京佳格天地科技有限公司 一种时空融合遥感影像对筛选方法
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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