摘要
本发明属于夜间光环境技术领域,公开一种城市夜间光环境生物节律影响量化评价方法,具体包括如下步骤:选取研究区域,并获取夜间微光遥感图像数据,夜间微光遥感图像数据分为训练集和验证集;构建PanNet深度学习模型,通过训练集对PanNet深度学习模型进行训练;通过训练后的PanNet深度学习模型对夜间微光遥感图像进行分辨率重建;对分辨率重建后的图像进行绝对辐射定标处理,生成绝对辐射亮度图;将绝对辐射亮度图转化为节律辐射亮度图;实现了对城市尺度非视觉光效应的精准量化,解决了现有技术中存在监测范围有限、光谱信息缺失、生物节律效应评估不足的问题。
技术关键词
量化评价方法
深度学习模型
遥感图像数据
照度
分辨率
亮度
遥感反演
全色波段
微光
生物
分布特征
训练集
双线性
网络结构
定标系数
多尺度
传感器
日光
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多尺度信息
遥感图像数据
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特征金字塔网络
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样本
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图像处理方法
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