摘要
本发明公开了一种田块尺度的蒸散发量估计方法和系统,其涉及图像识别技术领域。包括:获取田块尺度的无人机多光谱影像;根据田块尺度在涡度协方差系统中的通量足迹气候区对无人机多光谱影像进行裁剪,得到多波段多光谱影像;采用深度卷积神经网络对多波段多光谱影像进行特征提取,得到预测表面导度;将预测表面导度代入彭曼—蒙特斯模型,得到田块尺度的预测蒸散发量。本发明通过融合深度学习与物理机制的混合建模思路,显著提升了蒸散发量估计方法在不同田块地区的适应性和准确性。
技术关键词
田块尺度
无人机多光谱影像
量估计方法
深度卷积神经网络
多波段
作物冠层
融合深度学习
地理信息系统
图像识别技术
数据获取模块
空气
风速
粗糙度
湿度计
植被
系统为您推荐了相关专利信息
特征融合网络
无人机姿态
深度卷积神经网络
估计方法
Inception结构
文本编码器
序列
编码模块
联合损失函数
生成语音
氢气
系统控制策略
深度卷积神经网络
压力调节阀
压力控制参数