一种基于集成学习的高精度海雾图像识别与预测方法

本发明涉及海雾图像识别领域，公开了一种基于集成学习的高精度海雾图像识别与预测方法，目的在于提高多源数据融合效率及合理利用，提高模型的稳定性，从而实现海雾的精准识别和时空演变预测更加精准。本发明通过可见光小波纹理分析、红外动态温度校正及微波液态水路径反演构建三维特征空间，图像分支采用改进的DeepLabV3+进行雾区语义分割，结合热力学相变判据与流体力学扩散模型实现雾区识别与轨迹预测，最终形成高精度海雾图像识别和预测系统。通过物理方程替代黑箱模型，解决传统方法可解释性差、实时性不足的缺陷。