A deeply supervised image fusion network for change detection in high resolution bi-temporal remote sensing images 深度监督影像融合网络DSIFN用于高分辨率双时相遥感影像变化检测 Official implement of the Paper：A deeply supervised image fusion network for change detection in high resolution bi-temporal remote sensing images. If you find this work helps in your research, please consider citing: 论文《A deeply supervised image fusio

图像处理MATLABGUI界面，实现对输入图像的超分辨率重建

自适应屏幕的小程序 转载别人的希望待会下架

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中国-东盟5km分辨率光合有效辐射数据集是以静止卫星MTSAT2和极轨卫星MODIS数据为基础，研发的技术路线为：（1）首先进行云天/晴空模式判别，以区分晴空与阴天；本研究中采用CDFS模型(Cloud Depiction and Forecast System进行云检测，采用三步来完成云识别：1)时间差分；2)动态阈值；3)光谱识别，每种方法分别利用云在时间、空间、光谱方面的不同特征，以便快速准确的检测云。（2）对云天模式，需要进行云光学厚度(COT)反演；对晴空模式，需要反演气溶胶光学厚度(AOD)及大气总可降水量。以大气辐射传输模型为基础，分别构建晴空条件下大气状况与光合有效辐射的查找表(LUT)，云天条件下大气状况与光合有效辐射的查找表，利用查找表插值得到瞬时光合有效辐射，采用时间积分的方法获每日光合有效辐射。（3）日累积光合有效辐射数据产品精度验证采用中国国家气象局气象资料中心提供的国家级气象辐射观测站（96个台站）的实测下行太阳辐射资料与计算数据对比的方法。由于光合有效辐射与太阳短波辐射的转换系数随季节，植被类型以及植被物候期的不同而有所差异，在本研究统一采用转换系数0.47。中国-东盟5km分辨率光合有效辐射数据集的时间分辨率为日，时间范围为2013年（因原始数据缺失，缺8天）。数据缩放系数是0.1，单位是W/m2。数据结果表明：在华东/华中地区以及东北/华北地区日估算值与实测值的相关系数较高（0.86），西南山区和青藏高原地区相关系数略低（0.75左右）。本数据集可以作为该区域2013年植被生长因子年内变化分析的主要参考数据集

ESRGAN (Enhanced SRGAN) - 增强的超分辨率生成对抗网络

中国-东盟5km分辨率2013年日均下行短波辐射数据集（MuSyQ_DSR_5km_2013）是以静止卫星MTSAT2和极轨卫星TERRA/MODIS数据为基础研发的数据产品。该数据产品生产的技术路线为：（1）模式识别云天、晴空；（2）分别建立云天、晴空模式下行短波辐射值计算模型；（3）数据验证。在云天、晴空模式识别中，采用CDFS(Cloud Depiction and Forecast System)模型,通过时间差分、动态阈值和光谱识别进行云检测。在分别建立云天、晴空模式下行短波辐射值计算模型过程中，云天模式，反演云光学厚度(COT)；晴空模式，反演气溶胶光学厚度(AOD)及大气总可降水量。以大气辐射传输模型为基础，分别构建晴空条件下和云天条件下大气状况与下行短波辐射的查找表(LUT)，利用查找表插值，得到瞬时下行短波辐射值（DSR），然后采用时间积分的方法获得每日平均的下行短波辐射量。数据验证采用与国家级气象观测站2013年测量的日总下行短波辐射值做比较。验证结果表明：本数据集计算的日总下行短波辐射量与实测值的相关系数为0.93，总体偏差为10.13 W/m2 (5.86%)，均方根误差为35.83 W/m2 (20.72%)。计算的青藏高原区下行短波辐射量与实测值的总体相关系数为0.91，总体偏差为3.20 W/m2 (1.53%)，均方根误差为36.56 W/m2 (17.50%)。本数据集的时间分辨率为天，时间范围为2013年（因原始数据缺失，缺8天）。数据缩放系数是0.1，单位是W/m2。

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