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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);山东省气候中心
摘要：本发明提出了一种基于迭代式深浅感知机的农田气温反演与重构方法，属于农田气象监控技术领域，使用历史的气温网格数据、农田气温数据、农田的经纬度坐标、农田的海拔高度等信息来训练农田温度气象数据反演模型和温度气象网格数据重构模型；模型完成训练后，农田温度气象数据反演模型和温度气象网格数据重构模型两部分串联地组成在一起，原始的气温格点实况数据先输入进行温度气象网格数据重构模型进行修正，修正后的地表温度数据再输入进农田温度气象数据反演模型反演出温度网格数据内的农田温度；本发明能够根据农田小气候观测站数据进行重构，重构后的格点实况数据能够具有农田小气候的特征，更加贴合农田的实际情况。
主权项：1.一种基于迭代式深浅感知机的农田气温反演与重构方法，其特征在于：所述方法具体包括以下步骤：步骤1：使用历史的气温网格数据、农田气温数据、农田的经纬度坐标、农田的海拔高度信息来训练农田温度气象数据反演模型和温度气象网格数据重构模型；步骤2：将步骤1完成训练的农田温度气象数据反演模型和温度气象网格数据重构模型两部分串联在一起；步骤3：将原始的气温格点实况数据输入步骤2串联的模型中，数据首先输入进行温度气象网格数据重构模型进行修正，生成一组新的格点信息；步骤4：修正后的地表温度数据再输入进农田温度气象数据反演模型，利用步骤3重构的数据，结合辅助信息，反演计算出温度网格数据内的农田温度；最终农田温度气象数据反演模型输出反演得到的农田温度数据。
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百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) 山东省气候中心 一种基于迭代式深浅感知机的农田气温反演与重构方法
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