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基于卷积神经网络的海洋次表层CDOM遥感反演方法 

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申请/专利权人:燕山大学

摘要:本发明公开了基于卷积神经网络的海洋次表层CDOM遥感反演方法,属于海洋监测技术领域,包括:获取海洋表面卫星遥感数据集和BGC‑Argo数据集;对获取的BGC‑Argo数据进行线性插值和滤波处理;对获取的海洋表面卫星遥感数据进行空间插值、缺失值补全和滤波处理;将处理后的BGC‑Argo数据和海洋表面卫星遥感数据进行时空匹配,构建深度学习数据集;构建包括特征聚焦阶段、特征提取阶段和CDOM浓度预测阶段的基于卷积神经网络的海洋次表层CDOM反演模型;对深度学习数据集进行划分,对基于卷积神经网络的海洋次表层CDOM反演模型进行训练、验证。本发明能够实现海洋次表层CDOM空间分布和垂直分布探测。

主权项:1.一种基于卷积神经网络的海洋次表层CDOM遥感反演方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1,获取海洋表面卫星遥感数据集和BGC-Argo数据集;步骤2,对获取的BGC-Argo数据进行线性插值和滤波处理,使其具有相同的垂直分辨率和深度范围;对获取的海洋表面卫星遥感数据进行空间插值、缺失值补全和滤波处理,使其具有相同的空间分辨率和时间范围;将处理后的BGC-Argo数据和海洋表面卫星遥感数据进行时空匹配,构建深度学习数据集;步骤3,构建包括特征聚焦阶段、特征提取阶段和CDOM浓度预测阶段的基于卷积神经网络的海洋次表层CDOM反演模型;步骤4,对构建的深度学习数据集进行划分,对构建的基于卷积神经网络的海洋次表层CDOM反演模型进行训练、验证。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 燕山大学 基于卷积神经网络的海洋次表层CDOM遥感反演方法

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