[发明专利]一种基于深度学习的卫星云图超分辨率重建方法有效
| 申请号： | 202010677892.4 | 申请日： | 2020-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN111861884B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 张敬林;杨智鹏;刘普;薛珂 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T7/11;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 王磊 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的卫星云图超分辨率重建方法，制作并预处理卫星云图，得到高分辨率卫星云图数据集；将高分辨率卫星云图数据集划分为建模用训练数据集和测试数据集；构建并训练基于深度学习的卫星云图超分辨率重建模型；将低分辨率卫星云图输入训练后的卫星云图超分辨率重建模型中，得到高分辨率卫星云图。通过深度学习方法得到高精度的有细节的卫星云图高分辨率重建图像，取得比传统方法更具准确性和普适性的重建效果，能够通过低分辨率卫星云图获得高分辨率卫星云图，提高其实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 卫星云图 分辨率 重建 方法 | ||
【主权项】：
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