摘要
本申请公开一种积雪反射率正演方法、装置、介质及产品,涉及深度学习技术领域,包括:获取目标积雪的正演参数;正演参数包括:积雪物理参数、归一化积雪指数和观测几何数据,积雪物理参数包括:积雪粒径和积雪深度,观测几何数据包括:MODIS的太阳天顶角、观测天顶角、太阳方位角和观测方位角;将目标积雪的正演参数输入至积雪反射率正演模型中,得到目标积雪的积雪反射率的正演值;积雪反射率正演模型是利用训练数据集对Transformer网络进行训练得到的;训练数据集包括多个目标位置的积雪的正演参数和积雪反射率的真实值,积雪反射率包括:可见光波段积雪反射率和近红外波段积雪反射率。本申请提高了积雪反射率的正演精度。
技术关键词
反射率数据
正演方法
地表反射率
可见光波段
前馈神经网络
太阳方位角
注意力机制
编码器模块
指数
参数
解码器
短波红外波段
线性回归模型
深度学习技术
处理器
计算机装置
波长
系统为您推荐了相关专利信息
加密图像数据
数据加密传输方法
图像块
特征提取模块
像素点
联合优化方法
网络结构
传感器布置
前馈神经网络
结构振动控制系统
交互系统
信息传递模块
农机
前馈神经网络
注意力机制
LSTM神经网络
动态预测方法
长短期记忆网络
自动编码器
综合交通枢纽
负荷预测模型
切换控制方法
前馈神经网络
经验模态分解算法
优化燃气轮机