一种遥感深度学习参数反演中忽略云干扰的训练方法

本发明公开了一种遥感深度学习参数反演中忽略云干扰的训练方法，涉及地理空间人工智能相关领域，该方法包括：对原始遥感影像进行云识别，生成云掩膜数据，将地面实测数据栅格化为与遥感影像空间匹配的标签数据；利用云掩膜数据将标签数据中的云遮挡区域进行标记，得到云掩膜标签数据；构建遥感深度学习参数反演模型，将原始遥感影像输入进行预测，输出参数预测图；基于云掩膜忽略损失函数，计算参数预测图与云掩膜标签数据之间的忽略云干扰损失；通过梯度反向传播优化模型参数。解决现有训练方法存在的难以有效处理云干扰问题，导致反演精度受限的技术问题，达到有效处理云层遮挡对模型训练的干扰问题，提高反演精度的技术效果。