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公开(公告)号：CN119203065B
公开(公告)日：2025-05-20
申请号：CN202411708204.0
申请日：2024-11-27
IPC: G06F18/27 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/214 , G01N33/24
Abstract: 本发明公开了一种基于CYGNSS卫星资料的中国区域土壤湿度遥感反演方法，步骤如下：S1，对收集的实测土壤湿度、延迟‑多普勒图、归一化植被指数和土地覆盖类型进行预处理；通过时空匹配，获取所有数据相匹配的建模样本；S2，以土壤湿度为目标变量，选取CYGNSS后沿斜率、入射角、地面高程、地表粗糙度和植被光学厚度作为特征变量，构建土壤湿度遥感模型；将建模样本分为训练集和测试集，并对土壤湿度遥感模型进行训练，保存最佳的土壤湿度遥感模型；S3，根据最佳的土壤湿度遥感模型，从CYGNSS后沿斜率及其相关的辅助数据中反演出每天的土壤湿度数据。本发明提高了星载GNSS‑R技术遥感监测土壤湿度的精度。
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公开(公告)号：CN119203065A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411708204.0
申请日：2024-11-27
IPC: G06F18/27 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/214 , G01N33/24
Abstract: 本发明公开了一种基于CYGNSS卫星资料的中国区域土壤湿度遥感反演方法，步骤如下：S1，对收集的实测土壤湿度、延迟‑多普勒图、归一化植被指数和土地覆盖类型进行预处理；通过时空匹配，获取所有数据相匹配的建模样本；S2，以土壤湿度为目标变量，选取CYGNSS后沿斜率、入射角、地面高程、地表粗糙度和植被光学厚度作为特征变量，构建土壤湿度遥感模型；将建模样本分为训练集和测试集，并对土壤湿度遥感模型进行训练，保存最佳的土壤湿度遥感模型；S3，根据最佳的土壤湿度遥感模型，从CYGNSS后沿斜率及其相关的辅助数据中反演出每天的土壤湿度数据。本发明提高了星载GNSS‑R技术遥感监测土壤湿度的精度。
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公开(公告)号：CN118153640B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410587251.8
申请日：2024-05-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的多源卫星有效波高融合方法，包括以下步骤：（1）构建多源卫星有效波高沿轨逐日数据集并进行预处理；（2）提取对应真实值和缺测值位置，构建对应位置的mask掩码数据集，构建基于ERA5的有效波高数据的训练集；（3）搭建改进的深度学习模型RA−PUNet；（4）基于步骤（2）的训练集，mask掩码数据集和RA−PUNet模型进行训练，得到最精确的建立波高场；（5）基于多源卫星高度计有效波高数据，建立出无缺测的海面有效波高融合数据集；本发明建立长序列多源海面有效波高格点融合资料，建立自主可控、精度一致的25km分辨率逐日有效波高融合数据集。
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公开(公告)号：CN118153640A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410587251.8
申请日：2024-05-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的多源卫星有效波高融合方法，包括以下步骤：（1）构建多源卫星有效波高沿轨逐日数据集并进行预处理；（2）提取对应真实值和缺测值位置，构建对应位置的mask掩码数据集，构建基于ERA5的有效波高数据的训练集；（3）搭建改进的深度学习模型RA−PUNet；（4）基于步骤（2）的训练集，mask掩码数据集和RA−PUNet模型进行训练，得到最精确的建立波高场；（5）基于多源卫星高度计有效波高数据，建立出无缺测的海面有效波高融合数据集；本发明建立长序列多源海面有效波高格点融合资料，建立自主可控、精度一致的25km分辨率逐日有效波高融合数据集。
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