摘要
本申请涉及一种重建冰盖整体质量历史变化的方法及装置,其中,方法包括:获取包含GRACE/GRACE‑FO时变重力场数据、气候模型数据、冰盖冰排放数据及高程数据的多源数据;通过GRACE/GRACE‑FO时变重力场数据反演冰盖质量变化,并与上述数据建立月度时间序列;基于冰盖地理边界,对多源数据进行空间裁切与重采样,确定输入数据;结合最小二乘回归、变分模态分解、长短时记忆神经网络模型对上述数据处理,以输出多模态预测结果;联合多模态预测结果,通过模态重构获得无GRACE/GRACE‑FO观测或观测期间数据空缺期的冰盖质量变化。由此,解决相关技术由于多采用简单融合方法,导致信号细节缺失、区域依赖强、模型泛化差,从而影响监测精度与可靠性,难以满足冰盖质量历史变化重建需求的问题。
技术关键词
重力场
神经网络模型
多模态
激光测距数据
气候
变量
序列
重构
多尺度
计算机程序产品
噪声
处理器
融合方法
格网
分辨率
条带
输入模块
海洋
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协同数据处理方法
云端
参数
神经网络模型
处理器
医疗数据采集模块
大数据人工智能
生物传感器阵列
信息采集单元
医疗监控技术
可视化方法
差异表达基因
基因表达特征
聚类
标记特征