[发明专利]基于机器学习的地表温度降尺度方法在审
| 申请号： | 201911141709.2 | 申请日： | 2019-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN110866364A | 公开（公告）日： | 2020-03-06 |
| 发明（设计）人： | 唐佳;张清;张丽;李兴荣;田燕芹 | 申请（专利权）人： | 中国科学院遥感与数字地球研究所 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京京万通知识产权代理有限公司 11440 | 代理人： | 许天易 |
| 地址： | 100094*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的地表温度降尺度方法，包括：获取低空间分辨率遥感指数数据；获取低空间分辨率地表温度遥感数据；构建训练样本集；训练BP神经网络模型；获取高空间分辨率遥感指数数据；将所述高空间分辨率遥感指数数据作为输入自变量所述输入训练后的BP神经网络模型，获得高空间分辨率地表温度降尺度计算数据。本发明实现了高空间分辨率地表温度产品数据模拟，解决了传统降尺度方法在异质性区域忽略地表覆盖类内反射光谱和热特性的高变异性问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 地表 温度 尺度 方法 | ||
【主权项】：
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