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ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)是一种经典的基于权重滤波的时空融合算法,它在众多领域得到广泛应用。相似像元选取是其一个重要步骤,ESTARFM模型中相似像元选取过程受搜索框大小和分类数影响,当前的研究中搜索框大小的设定较为统一,而分类数大小设定缺乏统一性。为降低ESTARFM算法中分类数对算法性能的影响,将STNLFFM(A Spatial and Temporal Nonlocal Filter-Based Data Fusion Method)中相似像元选取方法与ESTARFM模型相结合,提出改进的ESTARFM_NL模型。研究设计了两组不同时相变化条件下的数据进行对比分析。结果表明:ESTARFM_NL与ESTARFM融合结果相对误差直方图总体分布趋近一致,同时利用平均相对误差和相关系数对融合结果进行评价,发现两种算法之间精度差异较小,表明两种算法融合精度相当;对比两种算法运算效率,发现ESTARFM_NL运行时间能够得到大幅缩减。因此,ESTARFM_NL为大区域或长时间序列遥感数据的时空融合提供了一种可选择的融合方案。 相似文献
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为解决目前智能插座安全系数较低,功能单一,难以实现集成化等问题,设计了基于Wi-Fi的智能插座安全管理系统。该系统硬件基于NodeMCU处理器并搭配各功能模块;下位机搭载的Wi-Fi模块利用长连接的方式与巴法云服务器互换数据;上位机手机App通过连接服务器可呈现各类电气参数并发送指令至服务器以实现其他功能。试验测试结果表明,利用该智能插座,通过手机App可实现对目标用电器的远程监测、控制、显示、提醒、存储等集成功能,以保障家庭安全用电,有效减少用电事故的发生。 相似文献
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