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申请/专利权人：中国科学院西北生态环境资源研究院
摘要：本发明公开了一种MODIS积雪面积产品缺失信息时空重建方法，包括：MODIS双星积雪面积产品的逐日合成；临近时间滤波；训练样本构建；基于深度学习的MODIS积雪面积缺失信息时空重建模型构建；PU‑Net模型的区域应用。本发明充分利用MODIS积雪面积产品本身的特征，无需其他额外的辅助数据，构建一种基于“端到端”式深度学习的MODIS积雪面积缺失信息时空重建模型，实现了利用原始MODIS积雪面积产品中可用的时间信息和空间信息，对缺失信息的像元上积雪覆盖情况进行预测，进而实行高效、稳健、高精度的预测目的。
主权项：1.一种MODIS积雪面积产品缺失信息时空重建方法，其特征在于，包括：S1，对上午星TerraMODIS和下午星AquaMODIS积雪面积产品的逐日合成，合成时为TerraMODIS积雪面积产品赋予更高的优先级；S2，对逐日合成后的MODIS积雪面积产品进行临近时间滤波，利用线性或非线性插值法对前后临近时间均有有效信息的缺失像元积雪覆盖情况进行估算；S3，基于样本的质量和数量同样重要的原则，从样本量、样本的多样性、准确性及平衡性这些维度出发，采用分层分类和掩膜方法，选择有代表性影像块，生成训练样本；S4，构建基于部分卷积的端到端式U-Net网络模型的缺失信息重建模型，从有效像元中逐层抽象积雪覆盖特征，利用学习到的特征，对缺失像元的积雪覆盖情况进行预测；S5，将待重建MODIS积雪面积产品缺失信息的区域划分为有重叠区域的影像块，利用所构建的PU-Net积雪面积缺失信息重建模型应用于每个影像块，并使用边缘重叠的图像融合方法拼接所有影像块，得到区域尺度上时空连续的MODIS积雪面积产品。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院西北生态环境资源研究院 一种MODIS积雪面积产品缺失信息时空重建方法
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