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
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基础
关系
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参数
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