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申请/专利权人：南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海);中山大学
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征密集聚合的碳排放空间降尺度方法，涉及遥感影像处理的技术领域，包括：获取低分辨率碳排放图像数据集，输入构建的碳排放空间降尺度重建模型中，获得对应的重建碳排放图像；根据所述低分辨率碳排放图像和重建碳排放图像构建损失函数，对碳排放空间降尺度重建模型进行训练，得到训练好的碳排放空间降尺度重建模型；获取待降尺度的低分辨率碳排放图像，输入训练好的模型中，获得高分辨率碳排放图像。所述模型包含全局和局部多路特征聚合子模块、倒残差结构模块以及MiFomer模块，能够深度挖掘影像空间局部和全局表示特征，从而提高了降尺度模型的特征表示与重构能力。本发明能够有效提高碳排放重建图像的质量和准确性。
主权项：1.一种基于多尺度特征密集聚合的碳排放空间降尺度方法，其特征在于，包括：S1：获取低分辨率碳排放图像数据集；S2：将低分辨率碳排放图像输入构建的碳排放空间降尺度重建模型中，获得对应的重建碳排放图像；S3：根据所述低分辨率碳排放图像和重建碳排放图像构建损失函数，对碳排放空间降尺度重建模型进行训练，得到训练好的碳排放空间降尺度重建模型；S4：获取待降尺度的低分辨率碳排放图像，输入训练好的碳排放空间降尺度重建模型中，获得高分辨率碳排放图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 中山大学 一种基于多尺度特征密集聚合的碳排放空间降尺度方法
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