一种基于多尺度残差卷积神经网络的海洋锋面探测方法

本发明涉及海洋锋面探测领域，公开了一种基于多尺度残差卷积神经网络的海洋锋面探测方法，包括如下步骤：将卫星遥感观测得到的海表面温度数据进行预处理得到海表面温度梯度图与海表面温度图；使用Labelme制作海洋锋面标签；将海表面温度梯度图与海表面温度图作为模型输入，将训练集输入构建的多尺度残差卷积神经网络Y‑Net模型中，训练完成后利用测试集对模型进行评估；利用评估后的模型进行海洋锋面探测。本发明所公开的方法有两条编码器路径，使模型在解码器部分得到的特征图不仅融合了SST梯度图的细节特征信息而且融合了SST图中的特征信息，从而增强了编码器输出特征图的上下文信息，进而有效提高模型的检测精度。