基于对象分割的多传感器多尺度卫星土壤湿度反演融合
图像与视频处理
2022-11-30 v1 人工智能
摘要
由于不同传感器各具优势，协同使用传感器进行土壤湿度反演正引起相当关注。主动、被动与光学数据集成可成为利用不同传感器优势以制备土壤湿度图的全面方案。通常，基于像素的方法用于多传感器融合。由于不同应用需要不同尺度的土壤湿度图，基于像素的方法在此目的上受限。采用图像对象而非像素的基于对象的图像分析可帮助我们满足该需求。本文提出一种基于分割的图像融合框架，以评估通过集成Sentinel-1、Sentinel-2与Soil Moisture Active Passive（SMAP）数据制备多尺度土壤湿度图的可能性。结果证实，相较于基于像素的融合方法，所提方法在不同尺度上可将土壤湿度估计最高改善20%。
引用
@article{arxiv.2211.15938,
title = {Segment-based fusion of multi-sensor multi-scale satellite soil moisture retrievals},
author = {Reza Attarzadeh and Hossein Bagheri and Iman Khosravi and Saeid Niazmardi and Davood Akbarid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.15938},
year = {2022}
}