发明专利已授权

一种利用人工神经网络反演北极融池分布的方法

📄 申请号：CN201911098932.3 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2019-11-12

公开号

CN110866363B

公开日

2023-04-07

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06N3_0455 , G06N3_048 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

人工神经网络人工神经网络

应用场景

极地监测, 海冰研究, 气候变化分析, 遥感反演

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摘要

本发明公开了一种利用人工神经网络反演北极融池分布的方法，首先，收集高分辨率融池影像和同时期的中分辨率成像光谱仪MOD09GA，并重投影为正弦投影；然后，构建与MOD09GA一致的网格；计算每个网格内的融池比例、海冰比例和开放水的比例，再删除MOD09GA中被云覆盖的像素；获得的数据和相对应的逐日地表反射率，MOD09GA 1到7波段反射率形成数据集；最后，构建融池模型，将匹配好的MOD09GA 1到7波段反射率作为输入集，相应的海冰比例、融池比例、开放水比例作为输出样本集训练人工神经网络，找到最优解。本发明弥补了现场观测和走航观测在时间和空间的缺陷，具有快速和简单的特点，提升了我国极地遥感监测水平，且能更好的反应北极真实的融池状况。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于压缩激励和紧密连接卷积神经网络的图像分类方法

当前第 / 件

一种基于量子委托计算的多方量子可搜索加密方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

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