一种用于估算地表水含量的深度学习模型及应用

本发明公开一种用于估算地表水含量的深度学习模型及应用，属于GNSS‑R微波遥感技术领域；模型包括：上下文模块、Swin Transformer编码器、解码器以及Head模块；所述上下文模块从输入数据中提取浅层特征，编码器能理解图像的全局结构和局部细节，捕获遥感任务所需的空间关系，提取图像的底层特征；解码器整合编码器提取的底层特征获得特征图；Head模块将通过上下文模块提取的浅层特征与从所述特征图逐渐整合的层级式特征融合；利用GNSS‑R数据对水体的高敏感性进行回归估计，并结合地形因素、植被信息、土壤湿度和经纬度数据，最终生成地表水含量估算结果。