公开(公告)号：CN118333854A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410250759.9

申请日：2024-03-05

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴鹏海 ,  许诺 ,  殷志祥 ,  马晓双

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4007 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种陆面数据同化系统地表温度数据超分辨率重建方法，本发明以较高分辨率的热红外遥感地表温度数据为参考，对较低分辨率的CLDAS‑V2.0地表温度数据进行超分辨率重建，针对地表温度数据的时空异质与高动态变化特征，一方面，构建以U‑Net网络结构为主体的超分辨率重建深度学习模型，嵌入注意力模块加强模型对局部细节的关注，并引入残差连接提高网络的训练效率和泛化能力；另一方面，筛选时空匹配的CLDAS‑V2.0地表温度数据和热红外地表温度数据分别作为输入和标签实施模型训练，将CLDAS‑V2.0地表温度数据的空间分辨率提高至热红外遥感尺度，本发明简单而有效地提高了CLDAS‑V2.0地表温度数据的空间分辨率，为更高分辨率热红外云下地表温度估算等研究奠定基础。