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公开(公告)号：CN116310778A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211101688.3
申请日：2022-09-09
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及遥感技术领域，具体涉及一种微波遥感土壤水分数据图像降尺度方法。本发明利用机器学习算法对土壤水分数据图像与降尺度因子之间的关系进行非线性拟合，建立非线性关系模型；模型训练速度快、泛化能力强，不易受到模型参数等不确定性因素的影响，考虑的自变量较多，对复杂区域更适应；从而避免了复杂物理机理的降尺度方法，同时运用了微波遥感数据的优势，提高了微波遥感土壤水分数据图像的空间分辨率。
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