无人机光学和热红外数据海冰分类和密集度反演方法

本申请涉及一种无人机光学和热红外数据海冰分类和密集度反演方法，其中，方法包括：首先通过轨道校正、辐射定标、几何校正等预处理技术，得到配准的无人机光学和热红外影像，为后续开展海冰信息提取提供高质量的数据；在此基础上构建Ice‑Unet深度学习模型，获取高精度的海冰分类结果；然后选取海冰分类中开阔水域和固定冰对应的表面温度值构建热红外数据的系点值，并构建基于辐射传输模型的线性反演模型，从而获得基于热红外数据海冰密集度反演结果。由此，解决了现有技术难以实现北极现场海水中海冰信息速报和现场保障等问题。