摘要
提出了一种融合方法,充分发掘可见光数据高空间分辨率和热红外数据高时间分辨率的特点,在由可见光数据估算的地表参量与热红外数据间,通过遗传自组织神经元网络建立非线性融合方法,最终获得高空间、高时间分辨率的地表温度数据,并利用ASTER卫星产品数据对该方法进行了验证。结果表明,该方法简便易行,精度较高,为快速获取高分辨率地表温度分布提供了一条新途径。
An approach which can take advantage of high spatial resolution feature of visible data and high temporal resolution feature of thermal infrared data,is adapted by a nonlinear fusion method based on GA-SOFM-ANN to map the relation between retrieved land surface parameters from visible data and temperature.According to this method,a result of fusing both visible data with spatial resolution feature and thermal infrared data with temporal feature is finished.A case of testing method is showed,utilizing the ASTER data.The conclusions show that it is a new approach to quickly estimate and acquire high resolution land surface temperature.
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2007年第9期786-790,共5页
Geomatics and Information Science of Wuhan University
基金
国家自然科学基金资助项目(40401042
40371087)
中国科学院知识创新工程重要方向资助项目(KZCX3-SW-334
KZCX3-SW-338-2)
中国科学院百人计划资助项目(KZCX0415)
国家教育部留学回国人员科研启动基金重点资助项目(HX040013)
国防科学技术工业委员会资助项目(KJSX0401)
