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公开（公告）号CN122949346A | 申请号CN202610831578.4 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人西安科技大学 |
分类号G06V20/10(2022.01), G06V10/72(2022.01), G06V10/62(2022.01), G06V10/80(2022.01), G06V10/34(2022.01), G06V10/52(2022.01), G06V10/50(2022.01), G06V10/75(2022.01), G06V20/13(2022.01), G06V10/764(2022.01) | 申请日2026-06-10 | 公开日2026-10-20 |
发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597872568000012 | 源数据页码780 |
专利语言zh | ||
本发明属于遥感科学与技术技术领域，涉及基于自适应不确定性的高分辨率归一化差异植被指数时序重建方法，包括收集数据，得到先验归一化差异植被指数影像时间序列和粗分辨率先验归一化差异植被指数时间序列、基于先验归一化植被指数影像时间序列，建立动态状态空间模型；分别估计高分辨率观测不确定性、动态状态空间模型不确定性和粗分辨率观测不确定性；构建集合卡尔曼平滑器，进行多尺度数据同化，得到重建的高分辨率归一化差异植被指数时序。本发明解决了现有技术中存在的因数据稀缺导致捕捉不到快速变化、假设过于简化导致在混作区失效、以及针对特定传感器而缺乏灵活性的技术问题。
附图 1