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申请/专利权人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
摘要：本发明公开了一种遥感多参数AI一体化反演范式方法、系统及设备。一体化反演范式方法由两部分组成，一是深度学习耦合物理方法、统计方法和知识的范式，二是一体化反演。首先，基于DL‑C‑PSK范式建立了高精度的多源数据库，其中包含了未知数的代表性“解”的空间。然后，通过地球物理逻辑推理构建了适定的辐射传输方程。深度学习用于对辐射传输方程进行优化计算，以逼近真值。一体化反演根据输入波段信息与输出参数的因果关系确定了两种参数反演模式，即“直接同步反演”与“迭代反演”。本发明通过直接同步反演和迭代反演的合理应用能够将多参数同步反演的精度最大化，获得精准的地表和大气参数。
主权项：1.一种遥感多参数AI一体化反演范式方法，其特征在于，包括以下步骤：通过深度学习神经网络耦合物理方法、统计方法和知识构建DL-C-PSK范式，基于DL-C-PSK范式构建高精度多源数据库，基于地球物理逻辑推理构建适定的辐射传输方程，基于所述高精度多源数据库和辐射传输方程对遥感多参数进行反演，得到高精度的大气参数；所述大气参数包括地表温度、地表发射率、大气水汽含量和近地表空气温度，基于所述地表和大气参数构建三主题参数反演多源数据库；当所述三主题参数反演多源数据库满足优势波段组合时，通过辐射传输方程对所述地表和大气参数进行直接反演，获得最终地表和大气参数；当所述三主题参数反演多源数据库不满足优势波段组合时，添加先行反演的先验知识辅助进行迭代反演，获得最终地表和大气参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 遥感多参数AI一体化反演范式方法、系统及设备
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