一种物理机制约束的被动微波云天地表温度深度学习反演方法

本发明涉及定量遥感参数反演技术领域，具体涉及一种物理机制约束的被动微波云天地表温度深度学习反演方法，包括以下步骤：S1：获取模型输入数据，并进行预处理；S2：构建物理机制约束的深度学习反演模型框架；S3：训练深度学习反演模型，并进行云天地表温度反演。本发明通过充分结合物理模型法在提高地表参数物理可解释性和普适性方面的优势和神经网络算法在处理复杂和非线性问题方面的优势，能够解决传统方法难以实现兼具反演精度高、物理意义明确和泛化能力强的云天微波地表温度估测问题。