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申请/专利权人：自然资源部第一海洋研究所
摘要：本发明属于赤潮监测技术领域，公开了GF‑1WFV卫星赤潮深度学习探测模型、构建方法及设备，输入GF‑1WFV卫星遥感反射率数据及GF‑1WFV赤潮指数和伪色度角指数；GF‑1WFV四个波段16米空间分辨率的遥感反射率经超分辨率重建生成8米的遥感反射率，指数通过线性插值上采样到8米分辨率；超分辨率重建后的4波段遥感反射率经过侧窗卷积模块生成增强后的遥感反射率，增强后的遥感反射率与线性插值后的GF‑1WFV赤潮指数和伪色度角指数拼接输入至语义分割模型进行特征提取和分类。本发明通过融合GF‑1WFV超分辨率模型和侧窗卷积，提升赤潮边缘探测效果，解决传统赤潮探测算法阈值依赖性强的不足。
主权项：1.一种GF-1WFV卫星赤潮深度学习探测模型构建方法，其特征在于，该方法输入GF-1WFV遥感影像四个波段的遥感反射率数据及GF-1WFV赤潮指数和伪色度角指数两个特征参量，超分辨率重建后的四波段遥感反射率经过侧窗卷积模块以生成增强后的遥感反射率，将增强后的遥感反射率与线性插值后的GF-1WFV赤潮指数和伪色度角指数拼接输入到语义分割模型中进行特征提取和分类；具体包括以下步骤：步骤一，引入超分辨率模型，输入GF-1WFV遥感反射率进行超分辨率，将GF-1WFV遥感反射率空间分辨率从16米提升到8米；步骤二，引入侧窗卷积，对输入遥感反射率进行边缘填充，对超分辨率后的四个波段遥感反射率进行侧窗卷积，强化边缘特征；步骤三，采用二元交叉熵作为网络的损失函数，利用特征提取模块进行赤潮特征提取与分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 自然资源部第一海洋研究所 GF-1 WFV卫星赤潮深度学习探测模型、构建方法及设备
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