公开(公告)号：CN113324923B

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202110633489.6

申请日：2021-06-07

Applicant: 郑州大学

Inventor： 杨海波 ,  杜耀 ,  王宗敏

IPC: G01N21/25 ,  G01N21/84 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种结合时空融合与深度学习的遥感水质反演方法，有效的解决了水质遥感监测出现了卫星影像的空间分辨率和时间分辨率不满足水质监测要求，从而使水质计算结果出现了偏差的问题，本发明结合时空融合模型与全连接神经网络、卷积神经网络来生成高时空分辨率水质反演结果，并利用像元分解法来对水质反演结果进行修正，极大的提高了得到的卫星影响的空间分辨率和时间分辨率，提高卫星影像的准确率。

公开(公告)号：CN113324923A

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN202110633489.6

申请日：2021-06-07

Applicant: 郑州大学

Inventor： 杨海波 ,  杜耀 ,  王宗敏

IPC: G01N21/25 ,  G01N21/84 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种结合时空融合与深度学习的遥感水质反演方法，有效的解决了水质遥感监测出现了卫星影像的空间分辨率和时间分辨率不满足水质监测要求，从而使水质计算结果出现了偏差的问题，本发明结合时空融合模型与全连接神经网络、卷积神经网络来生成高时空分辨率水质反演结果，并利用像元分解法来对水质反演结果进行修正，极大的提高了得到的卫星影响的空间分辨率和时间分辨率，提高卫星影像的准确率。