一种海冰类型遥感分类方法及装置

本发明实施例公开了一种海冰类型遥感分类方法及装置，方法包括收集设定时期的Cryosat‑2L1b数据和与AARI冰况图数据，计算Cryosat‑2L1b数据中的波形特征，并选取目标Cryosat‑2L1b数据，基于波形特征将目标Cryosat‑2L1b数据与AARI冰况图数据进行空间匹配，以得到带海冰类型信息的波形特征数据，并将所述波形特征数据划分为训练集和测试集，构建卷积神经网络模型，将训练集输入至所述卷积神经网络模型中进行训练得到海冰分类模型，并将测试集输入至所述海冰分类模型中输出分类结果，基于所述分类结果校正所述海冰分类模型。结合了卫星遥感数据和机器学习技术，能够高效地分类海冰类型，不仅提高了分类的准确性，还为海冰监测和研究提供了有力的支持。