基于MRE-UNet的海表温度-地转流耦合时空同步预测方法

本发明公开了一种基于MRE‑UNet的海表温度‑地转流耦合时空同步预测方法，包括：获取海洋环境要素相关的长时序全球卫星遥感数据，并提取海表温度数据与地转流数据；对海表温度数据与地转流数据预处理，将相同时间、相同空间的海表温度数据与地转流数据叠加在一起，并通过剪切、拼接按比例形成训练集与测试集；将卷积长短期记忆网络与多尺度特征卷积模块融入到UNet模型中，构建MRE‑UNet模型；将训练集数据输入MRE‑UNet模型进行学习训练，并采用交叉熵作为模型的损失函数，利用均方根RMSE对训练完成的模型进行评估；定义该预测场景下时空关联性的定量评价指标，对输入数据与预测结果的时空关联性进行分析。