一种基于神经网络的光学浅水水底深度的反演方法
公开
摘要
一种基于神经网络的光学浅水水底深度的反演方法，涉及地球物理勘探。包括以下步骤：1)对光学影像的原始数据进行气体吸收校正和瑞利校正获得瑞利校正后反射率；2)计算光学影像中每个像元的云反照度，将其作为参考，使用阈值法对步骤1)获得的反射率进行云像元掩膜；3)根据已知水体类型，将遥感获得的影像数据中每个像元对应的水体分为光学深水区域和光学浅水区域；4)构建水深数据集；5)建立一个多层感知神经网络模型，以步骤4)中覆盖广泛的水深数据集对模型进行神经网络训练，获取光学浅水水深信号，预测水深。
基本信息
专利标题 ：
一种基于神经网络的光学浅水水底深度的反演方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297938A
申请号 ：
CN202111670094.X
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赖文典李忠平王俊帏汪永超林供
申请人 ：
厦门大学
申请人地址 ：
福建省厦门市思明区思明南路422号
代理机构 ：
厦门南强之路专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
马应森
优先权 ：
CN202111670094.X
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F17/10 G06K9/62 G06N3/08 G01B11/22
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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