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耦合深度学习与张量补全的高效NDVI时序重建
编号：2201
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更新：2024-04-12 10:16:25 浏览：907次
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报告开始：2024年05月18日 16:30（Asia/Shanghai）
报告时间：5min
所在会场：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-3] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.3（18日下午，305）
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摘要
NDVI时序重建对分析植被动态起着至关重要的作用。现有重建方法大多难以实现精度和效率的平衡。深度学习是解决这一问题的有效方法，但干净样本标签的缺乏限制了它的实际应用。本文创新性地将深度学习与时空自适应张量补全相结合，提出了一种端到端的NDVI时序重建网络。所提出方法采用时空自适应张量补全生产一定数量干净标签数据，并利用结合长短时记忆与卷积结构的残差密集网络学习待重建NDVI序列与样本标签之间的映射。实验表明，所提出方法优于多数对比方法，与时空张量结果的平均相关系数可达0.9950，而运行速度提高了14倍以上，在GPU上提高了115倍，以极快的效率取得了令人满意的重建结果。
关键词
NDVI时序重建,张量补全,深度学习,LSTM-CNN
报告人
李昂
博士研究生 武汉大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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