基于时空特征融合的MODIS地表温度补值方法

AITNT
正文
推荐专利
基于时空特征融合的MODIS地表温度补值方法
申请号:CN202411930959
申请日期:2024-12-26
公开号:CN119377891B
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于时空特征融合的MODIS地表温度补值方法,该补值方法包括:获取待补值数据;将所述待补值数据输入至时空特征融合网络模型,获取补值结果,其中,所述时空特征融合网络模型通过训练集训练获得,所述训练集为历史地表温度数据,所述时空特征融合网络模型采用神经网络进行构建,所述神经网络用于提取一维时间序列特征和三维时空序列特征,将所述一维时间序列特征和三维时空序列特征进行特征融合,获取所述补值结果。本发明的模型能够同时实现对一维时间序列和三维时空序列的特征挖掘,并基于多维度特征融合模块,有效整合多维度信息。
技术关键词
补值方法 特征融合网络 地表温度数据 时间序列特征 特征提取模块 时空序列数据 训练集 时序特征 堆叠层 非线性 邻域 基础 关系 算法 参数
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于非因果状态空间对偶性的医学图像分割方法
医学图像分割方法 解码器 编码器 医学图像分割系统 特征提取模块
2
基于旋转网络的分类模型的训练和分类方法及相关装置
分类网络 旋转特征 特征提取网络 图像分类模型 图像增强
3
模型的训练方法、数据处理方法及相关装置
资源 数据处理方法 计算机可执行指令 数据处理模型 多模态
4
多模态特征融合的病灶分割方法、装置、设备及介质
解码图像 特征提取模块 病灶分割方法 图像分割 多模态特征融合
5
一种精神分裂症辅助诊断与异常定位方法及系统
精神分裂症辅助诊断 分类特征 定位方法 序列 静息态功能磁共振
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号