| 专利号 | 2022106495708 | 申请日 | 2022-06-09 | 专利名称 | 一种基于深度残差神经网络的海表面叶绿素a浓度遥感反演方法 |
| 授权日 | 2024-07-05 | 专利权人 | 中国海洋大学 | 发明人 | 徐青;许思阳;殷晓斌;杨桂英 |
| 主分类号 | G01N21/84 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种基于深度残差神经网络的海表面叶绿素a浓度遥感反演方法，步骤包括：根据选取的红绿蓝三个波段的遥感反射率数据，计算蓝绿波段和红绿波段的遥感反射率数据比值；采用聚类分析将红绿蓝三个波段的遥感反射率数据分为三类，与实测叶绿素a浓度数据匹配生成对应的数据集；计算时间注意力权重，针对三类数据集分别构建引入时间注意力权重的神经网络模型并训练，得到三类反演叶绿素a浓度的深度残差神经网络模型；分别输入与之对应的深度残差神经网络模型中，反演得到海表面叶绿素a浓度。本发明不需要针对特定海域进行算法的校准、不需要针对不同水体采用不同的算法，便可以反演得到高精度的全球海表面叶绿素a浓度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新材料产业 新材料相关服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
