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《Geo-Spatial Information Science》 2009年04期
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基于遗传自组织神经元网络的可见光与热红外遥感数据融合方法(英文)

王崇倡  杨贵军  马振力  邢著荣  
【摘要】:The multi-source data fusion methods are rarely involved in VNIR and thermal infrared remote sensing at present.Therefore,the potential advantages of the two kinds of data have not yet been adequately tapped,which results in low calculation precision of parameters related with land surface temperature.A new fusion method is put forward where the characteristics of the high spatial resolution of VNIR(visible and near infrared) data and the high temporal resolution of thermal infrared data are fully explored in this paper.Non-linear fusion is implemented to obtain the land surface temperature in high spatial resolution and the high temporal resolution between the land surface parameters estimated from VNIR data and the thermal infrared data by means of GA-SOFM(genetic algorithms self-organizing feature maps) -ANN(artificial neural network) .Finally,the method is verified by ASTER satellite data.The result shows that the method is simple and convenient and can rapidly capture land surface temperature distribution of higher resolution with high precision.

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