starfm算法介绍

STARFM（Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model）是一种用于融合MODIS和Landsat遥感影像的算法。其主要功能是通过循环迭代处理MODIS时间步骤，并在模拟时填充Landsat输出。它选择最近的一对好的MODIS/Landsat日期，一个在模拟日期之前，一个在之后，并运行STARFM方法将MODIS和Landsat图像作为输入，生成通过模拟填充的Landsat图像。此外，该算法还对生成的融合图像进行高斯平滑处理，以消除噪声并提高图像质量。具体而言，代码定义了高斯核函数，用于生成平滑窗口的权重，并使用中值填充将异常值替换为该像素时间序列的中位数。最后，代码保存生成的融合图像和平滑图像，并绘制了它们的对比图。

相关问题

starfm 算法 python 实现

StarFM（Space-Time Factorization Machine）算法是一种结合了矩阵分解和核函数的推荐系统模型，主要用于处理时空序列数据中的关联规则学习。在Python中，你可以使用一些深度学习库如TensorFlow或PyTorch，以及专门用于推荐系统的工具包，比如Surprise、LightFM等。

下面是一个简单的StarFM算法使用Surprise库的Python实现示例：

from surprise import Dataset
from surprise.model_selection import cross_validate
from surprise import SVDpp

# 加载数据集（这里假设已经有一个CSV文件，格式为用户ID, itemID, rating）
data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'item_id', 'rating']], reader=Reader(rating_scale=(1, 5)))

# 初始化StarFM模型
model = SVDpp()

# 使用交叉验证评估模型
cross_val_results = cross_validate(model, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True)

# 训练模型
model.fit(data.build_full_trainset())

# 预测评分
predictions = model.test(data.build_testset())

在这个例子中，`df`是你的时间序列数据，`SVDpp`是StarFM的实现，`cross_validate`用于模型选择和性能评估，`fit`和`test`则是训练和预测过程。

starfm python算法

对于STARFM的Python算法，我找到了一些相关的资料。根据引用\[1\]中的描述，作者在Nikolina Mileva的代码基础上进行了修改。作者主要做了以下几个方面的改动：

1. 去掉了temp变量，只使用了一对影像输入。
2. 在filtering函数中考虑了光谱和时间距离。
3. 在组合权重comb_distance函数中，去掉了多余的1。
4. 在考虑两种特例时，修改了weighting函数。
5. 使用了两层for循环来遍历各个移动窗口，针对行循环加了一个进度条。
6. 光谱、时间、空间距离的计算是在提前整景影像计算的，然后根据搜索窗口直接读入。

然而，我无法提供具体的Python代码，因为没有找到作者公开发布的Python版本的STARFM算法。但是，你可以尝试在相关的学术论文、研究论坛或开源代码库中寻找STARFM的Python实现。引用\[2\]中提到原论文作者Feng Gao提供了C语言版本的程序，你也可以尝试使用该程序作为参考，根据自己的需要进行修改和转换成Python代码。

希望这些信息对你有帮助！如果你有其他问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python STARFM 时空融合](https://blog.csdn.net/u011534341/article/details/130630960)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]