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申请/专利权人:岭南师范学院
摘要:本发明提供了一种基于BP神经网络的地表高分辨率甲烷反演方法及使用方法,包括以下步骤:S01、将遥感数据转化为数组,带入机器学习模型进行训练;S02、用低分辨率的普通卫星遥感影像数据与相同低分辨率甲烷遥感卫星影像数据训练,得到普通卫星影像数据转化为甲烷遥感卫星影像数据的模型;本发明通过利用BP神经网络学习同分辨率普通卫星遥感影像数据与甲烷遥感卫星影像数据之间的关系并建立BP神经网络学习模型,然后利用GUI图形界面软件实现数据从训练到产出的全流程操作,方便广大遥感科研工作者进行遥感数据的学习和预测;且软件具有良好的扩展性,除了进行甲烷遥感反演还能进行其它遥感解译的机器学习。
主权项:1.一种基于BP神经网络的地表高分辨率甲烷反演方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、建立BP神经网络学习模型;S2、构建GUI图形界面软件;S3、调节BP神经网络学习参数;S4、通过软件进行训练数据导入、目标数据导入、BP神经网络训练、预测数据导入、数据预测和预测结果产出;所述S1中,还包括以下步骤:S01、将遥感数据转化为数组,带入BP神经网络学习模型进行训练;S02、用低分辨率的普通卫星遥感影像MODIS数据作为训练数据,与其相同低分辨率甲烷遥感卫星影像TROPOMO数据作为验证数据,进行数据训练,得到普通卫星影像数据转化为甲烷遥感卫星影像数据的模型;S03、将高分辨率的普通卫星遥感影像带入S02中得到的模型;S04、通过BP神经网络学习模型的正向演算得出高分辨率的甲烷卫星遥感影像。
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权利要求:
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