基于扩散模型的气体遥感图像特征提取方法

本发明公开了基于扩散模型的气体遥感图像特征提取方法，涉及遥感图像处理技术领域，具体包括：获取气体遥感图像数据集；对气体遥感图像数据集进行预处理；构建融合扩散模型的基础CNN网络模型；将预处理后的气体遥感图像输入CNN网络模型，通过CNN浅层网络得到浅层特征图；将浅层特征图输入到预训练的扩散模块中，进行去噪和增强处理；将增强处理后特征图输入到CNN深层网络中，得到最终气体遥感图像特征。本发明将扩散模型作为独立模块嵌入CNN网络的浅层与深层之间，利用扩散模型对CNN提取的特征图去噪、增强细节，解决遥感图像中噪声干扰、弱信号难捕捉的问题，输出气体遥感图像的相关特征数据及分析结论，为后续分析提供有力支持。