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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明提供了一种高稀疏海洋遥感卫星数据补全方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，对高稀疏遥感数据进行预处理，得到预处理高稀疏遥感数据；步骤S2，构建低稀疏遥感数据对应的图结构；步骤S3，根据低稀疏遥感数据和图结构输入时空网络模型，得到时空表示矩阵；步骤S4，将时空表示矩阵和预处理高稀疏遥感数据输入生成模型，得到目标数据矩阵；步骤S5，根据预处理高稀疏遥感数据和目标数据矩阵，得到补全遥感数据。总之，本方法能够精准实现对高稀疏遥感数据的数据补全。
主权项：1.一种高稀疏海洋遥感卫星数据补全方法，用于根据低稀疏遥感数据对对应的高稀疏遥感数据进行补全，得到补全遥感数据，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对所述高稀疏遥感数据进行预处理，得到预处理高稀疏遥感数据；步骤S2，构建低稀疏遥感数据对应的图结构；步骤S3，根据所述低稀疏遥感数据和所述图结构输入时空网络模型，得到时空表示矩阵；步骤S4，将所述时空表示矩阵和所述预处理高稀疏遥感数据输入生成模型，得到目标数据矩阵；步骤S5，根据所述预处理高稀疏遥感数据和目标数据矩阵，得到所述补全遥感数据，其中，在所述步骤S3中，所述时空网络模型对所述低稀疏遥感数据中的各个观测值和缺失值生成对应的嵌入表示，得到所述时空表示矩阵，所述时空网络模型生成所述嵌入表示的过程包括以下步骤：步骤T1，根据RELU函数对各个所述观测值生成对应的所述嵌入表示；步骤T2，根据所有所述观测值，计算得到各个所述缺失值的时间嵌入表示；步骤T3，根据所述图结构和所有所述观测值，计算得到各个所述缺失值的空间嵌入表示；步骤T4，根据所述空间嵌入表示和所述时间嵌入表示，计算得到各个所述缺失值对应的所述嵌入表示。
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权利要求：
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