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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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