一种基于可见光的户外地表大气温度预测方法

本发明公开了一种基于可见光的户外地表大气温度预测方法，包括训练样本构建、模型构建和地表温度预测三步，首先采集自然光照射下的地表图像数据，并采集对应时刻图像区域中心点地表大气的温度数据，采用留出法构建训练样本；其次，采用CNN‑GRU网络提取图像特征，输入到由全连接神经网络构成的回归网络，使用训练样本训练地表大气温度预测模型；最后进行模型参数调优，利用训练后的模型逐时对地表大气温度进行预测。本发明通过提取地表可见光图像特征进行地表温度预测，采用迁移学习方法将模型快速应用到相近地貌区域实施地表大气温度预测，降低了物联网系统的成本，扩展了深度学习方法在地表温度监测中的应用，增强了可见光摄像头的感知能力。