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申请/专利权人：北京华云星地通科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于卷积神经网络的陆表温度降尺度方法、产品、介质及设备，涉及陆温观测领域。本发明首先获取同时相或邻近时相的高分辨率陆表温度数据以及高分辨率辅助数据并构建多源高分数据库；构建卷积神经网络降尺度模型；基于多源高分数据库构建深度学习训练样本集；采用深度学习训练样本集对卷积神经网络降尺度模型进行训练和测试，训练完成后获得高分辨率陆表温度降尺度模型；针对待降尺度的低分辨率陆表温度数据，使用高分辨率陆表温度降尺度模型进行降尺度，获得高分辨率陆表温度数据。本发明能够实现低分辨率到高分辨率的陆表温度数据降尺度，同时提高陆表温度数据的时间和空间分辨率。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的陆表温度降尺度方法，其特征在于，包括：获取同时相或邻近时相的高分辨率陆表温度数据以及高分辨率辅助数据并构建多源高分数据库；所述高分辨率辅助数据包括多光谱RGB数据、植被指数、建筑指数以及地表高程；构建卷积神经网络降尺度模型；所述卷积神经网络降尺度模型的输入为低分辨率陆表温度数据和高分辨率辅助数据，输出为高分辨率陆表温度数据；基于多源高分数据库构建深度学习训练样本集；采用深度学习训练样本集对卷积神经网络降尺度模型进行训练和测试，训练完成后获得高分辨率陆表温度降尺度模型；针对待降尺度的低分辨率陆表温度数据，使用高分辨率陆表温度降尺度模型进行降尺度，获得高分辨率陆表温度数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京华云星地通科技有限公司 基于卷积神经网络的陆表温度降尺度方法、产品、介质及设备
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