一种基于多尺度特征融合网络的SMAP高分辨率海表盐度反演方法

本发明属于遥感技术领域，涉及一种基于多尺度特征融合网络的SMAP高分辨率海表盐度反演方法，包括：获取低分辨率和高分辨率亮温数据，分割形成一对一匹配的低‑高分辨率数据对，用于亮温超分辨率重建模型；通过集成金字塔池化模块设计改进的U型网络模型，对低分辨率亮温数据进行分辨率重建，获取重建的高分辨率亮温数据，将所有数据进行时空匹配、重采样、剔除高降雨量值、剔除缺失值；在重建的高分辨率亮温数据的基础上，构建DNN反演模型，得到盐度反演结果。本发明不依赖先验知识，能够快速、直接地将低分辨率图像转换为高分辨率盐度数据，在各类海洋环境和极端天气条件下表现出极强的稳定性，对海洋科学研究、资源开发等具有重要意义。