[发明专利]基于时空随机效应加法过程模型的多源遥感产品层次贝叶斯融合方法有效
| 申请号： | 201910749441.4 | 申请日： | 2019-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN110503142B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 朱瑜馨;张锦宗;柏延臣 | 申请（专利权）人： | 淮阴师范学院 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/84 |
| 代理公司： | 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙) 61239 | 代理人： | 白志杰 |
| 地址： | 223300 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于时空随机效应加法过程模型的多源遥感产品层次贝叶斯融合方法，针对具有季节变化规律的地学参数的遥感产品存在的时空不连续、时空分辨率单一的问题，在传统的时间序列统计模型中增加时空随机效应模型组分，构造时空序列加法过程模型，嵌入到层次贝叶斯融合模型中，利用多源遥感产品信息的互补性，进行产品信息融合，得到时空完整的、多尺度、高精度、空间信息量丰富的融合遥感产品。本发明可以满足地学参数真实的时空过程模拟、参数的多尺度无缝转换、遥感产品及动态过程模拟参数的不确定表达、地学参数局部时空结构模拟，并且实现快速高效的海量遥感数据计算，得到高精度、局部空间模式丰富的多尺度时空完整的融合数据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时空 随机 效应 加法 过程 模型 遥感 产品 层次 贝叶斯 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.基于时空随机效应加法过程模型的多源遥感产品层次贝叶斯融合方法，其特征在于，针对具有季节变化规律的地学参数的遥感产品存在的时空不连续、时空分辨率单一的问题，在传统的时间序列统计模型中增加时空随机效应模型组分，构造时空序列加法过程模型，嵌入到层次贝叶斯融合模型中，利用多源遥感产品信息的互补性，进行产品信息融合，得到时空完整的、多尺度、高精度、空间信息量丰富的融合遥感产品。/n
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