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申请/专利权人：陕西九州遥感信息技术有限公司;西安交通大学;青岛海洋地质研究所
摘要：本发明公开一种濒陆浅海水下地形反演方法，基于“遥感+深度学习”模式，在遥感理论支撑以及深度学习技术支持下实现对濒陆海域水下地形的高精度反演。所述反演方法包括以卷积神经网络为基础构建模型，通过筛选多源数据共性部分、经过一系列处理制作样本搭建深度学习模型，以沿海实测数据为基础，以多波段遥感影像为输入训练模型以达到预期效果。本发明充分考虑遥感影像所包含的物理信息，以实测数据为基础建立N*N样本窗口影像的映射关系，克服了传统实测水深方法耗时耗力且易受现实因素影响的局限性，以及传统水深反演算法需要海面粗糙度、气象数据等多种数据为支撑的局限性，提高了水深反演产品质量与自动化程度；方法易于实现，可用于动态监测与提高水深产品的质量。
主权项：1.一种濒陆浅海水下地形反演方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、对原始遥感影像进行预处理以突出海底地形变化在影像上的响应，并根据实测数据提取有效数据集；步骤S2、制作模型训练数据集及测试数据集：以步骤S1得到的有效数据集为基础，在实测水深数据的保障下提取并制作训练及测试数据集；步骤S3、构建深度学习模型：通过Tensorflow构架搭建深度学习模型，在训练数据集的支撑下对模型进行训练；步骤S4、质量评价及应用：基于测试数据集对步骤S3训练完成的模型进行验证，提取多组模型训练误差，并进行动态评价：若模型误差符合预期效果通过质量评价，则判定模型质量合理，若超出质量要求范围则返回S3对模型进行调整；使用误差符合预期效果的最优模型对具体影像进行水深反演，判断其实际应用效果、水深过渡趋势以及海陆交汇处准确性。
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百度查询： 陕西九州遥感信息技术有限公司 西安交通大学 青岛海洋地质研究所 一种濒陆浅海水下地形反演方法
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