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申请/专利权人：河海大学
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118259376A
主分类号：G01W1/10
分类号：G01W1/10;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/54;G06V10/42;G06V10/52
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的两阶段地表温度预测方法及设备，包括：S1、获取地表温度影像数据并构建训练样本集；S2、构建两阶段地表温度预测模型，包括第一阶段子模型、第二阶段子模型和融合模块，第一阶段子模型使用时空映射变换对训练样本集的样本进行融合，并将融合结果送入SwinUNet中，得到不同尺度的全局特征；第二阶段子模型采用SwinTransformer编码器分别对训练样本集的样本进行多尺度特征提取，并根据多尺度特征重建细分辨率影像空间纹理，得到细节纹理特征；融合模块将全局特征与细节纹理特征进行特征融合，将融合结果输出；S3、采用训练完成的两阶段地表温度预测模型，预测高时空分辨率的地表温度。本发明预测结果具有更丰富的细节。
主权项：1.一种基于Transformer的两阶段地表温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取地表温度影像数据并构建训练样本集；S2、构建两阶段地表温度预测模型，包括第一阶段子模型、第二阶段子模型和融合模块，所述第一阶段子模型使用时空映射变换对训练样本集的样本进行融合，并将融合结果送入SwinUNet中，得到不同尺度的全局特征；所述第二阶段子模型采用SwinTransformer编码器分别对训练样本集的样本进行多尺度特征提取，并根据多尺度特征重建细分辨率影像空间纹理，得到细节纹理特征；所述融合模块将所述全局特征与所述细节纹理特征进行特征融合，将融合结果输出；S3、采用训练完成的两阶段地表温度预测模型，预测高时空分辨率的地表温度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 基于Transformer的两阶段地表温度预测方法及设备
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