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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种结合时空特征的GRACE卫星空窗期数据重构方法、系统及设备，首先收集三个数据处理中心的TWSA数据集并进行预处理；LSTM模型处理TWSA长时序数据得到TWSA重构初始值；TWSA初始值进行去趋势处理，将TWSA初始值分解为TWSA随机项和趋势项；然后利用BCNN模型修正TWSA随机项得到TWSA修正项；合并TWSA趋势项和修正项，得到TWSA重构的最终值。本发明针对GRACE两代卫星间11个月的空窗期问题，构建了一种时空特征的LSTM‑BCNN重构模型，在重构空窗期陆地水储量异常TWSA数据时，既能提取陆地水储量历史数据时序特征，又能提取环境因子空间特征，完成了空窗期TWSA数据的高精度重构，为水储量时序分析和旱情监测提供数据支撑。
主权项：1.一种结合时空特征的GRACE卫星空窗期数据重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集若干TWSA数据，并对TWSA数据集进行预处理得到TWSA长时序插值数据集TWSAinterpl；步骤2：利用LSTM模型处理TWSA长时序插值数据集TWSAinterpl，得到TWSA初始值；步骤3：对TWSA初始值去趋势处理后分解，得到TWSA趋势项TWSAtrend和TWSA随机项TWSAdetrend；步骤4：利用BCNN模型对环境因子和TWSA随机项TWSAdetrend进行处理，得到TWSA修正项TWSAbcnn；步骤5：合并步骤3中TWSA趋势项TWSAtrend和步骤4中TWSA修正项TWSAbcnn，得到TWSA重构的最终值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 结合时空特征的GRACE卫星空窗期数据重构方法、系统及设备
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