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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于卷积神经网络从SAR数据估算NDVI

DOI：10.1109/IGARSS.2018.8519459 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 由于光学遥感图像在多云条件下无法使用，一个可能的替代方案是采用合成孔径雷达（SAR）图像。然而，许多用于地球监测应用的常规技术需要特定的光谱特征，而这些特征仅针对多光谱数据定义。因此，在本研究中，我们提出通过数据融合和深度学习来估计缺失的光谱特征，利用Sentinel-1和Sentinel-2时间序列中的时间和跨传感器依赖性。以归一化植被指数（NDVI）的估计为重点进行验证，所提出的方法显示出非常有趣的结果，根据多个准确性指标，其性能相比线性回归方法有大幅提升。
作者： Antonio Mazza，Massimiliano Gargiulo，Raffaele Gaetano，Giuseppe Scarpa
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过数据融合与深度学习技术，利用哨兵1号与哨兵2号时间序列数据中的时间依赖性与跨传感器依赖性，估算缺失的光谱特征——特别是归一化植被指数（NDVI）。

研究成果

所提出的基于卷积神经网络的数据融合方法在利用多时相SAR图像估算NDVI方面显示出良好效果，凸显了通过深度学习能够捕捉到的SAR与NDVI之间的强关联。该方法具有普适性，可推广至其他特征及实际应用场景。

研究不足

该方法需要大量标注数据进行训练，且由于NDVI与SAR之间的相关程度随季节变化而波动，不同日期的性能表现可能存在显著差异。

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