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申请/专利权人：江苏铨铨信息科技有限公司
摘要：一种基于IGAN‑CNN模型的空气污染评估方法。步骤1，获取卫星图像：步骤2，图像增强处理：步骤3，数据样本扩展：利用生成对抗网络对步骤2中卫星图像进行样本拓展；步骤4，模型离线训练：步骤5，模型在线应用：将步骤1~步骤4训练得到的IGAN‑CNN模型在线应用，实现对卫星实时拍摄的图像进行空气污染程度的评估。本发明所述方法具有良好的评估精度和泛化性能，具有良好的实际应用价值。
主权项：1.一种基于IGAN-CNN模型的空气污染评估方法，具体步骤如下，其特征在于：步骤1，获取卫星图像：利用卫星拍摄不同空气污染程度下的热红外检测图像，其中选用的是10-TIRS拍摄波段；步骤2，图像增强处理：利用邻域平均算法对步骤1中的图像进行降噪以增强图像的输出纯度；步骤3，数据样本扩展：利用生成对抗网络GAN对步骤2中卫星图像进行样本拓展；步骤4，模型离线训练：对步骤3中得到的图像制作相应的标签，并输入到卷积神经网络CNN中进行模型的训练，直至模型收敛；步骤5，模型在线应用：将步骤1~步骤4训练得到的IGAN-CNN对离线模型在线应用，实现对卫星实时拍摄的图像进行空气污染程度的评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏铨铨信息科技有限公司 一种基于IGAN-CNN模型的空气污染评估方法
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