一种基于U型卷积神经网络的海面温度空间统计降尺度方法

本发明属于海洋数据再分析空间预报及图像超分辨率技术领域，具体涉及一种基于U型卷积神经网络的海面温度空间统计降尺度方法，步骤1：获取统计待分析数据并进行归一化预处理；步骤2：构建网络训练的数据集，划分训练集和测试集；步骤3：构建U型卷积神经网络；并通过训练集和测试集对U型卷积神经网络进行训练，输出训练后的U型卷积神经网络；步骤4：评判U型卷积神经网络降尺度效果；步骤5：获取实时的低分辨率的海洋温度数据，并进行预处理后，使用训练完成的U型卷积神经网络输出降尺度后的高分辨率的海洋温度数据。本发明能够很好地提取并还原空间信息中的细节与非线性特征，能够提高统计降尺度的精度。