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滨海湿地植被地上生物量GAN模型自学习遥感反演方法

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滨海湿地植被地上生物量GAN模型自学习遥感反演方法，涉及卫星遥感技术领域，包括如下步骤：步骤1、针对滨海湿地植被优选出GAN网络的特征约束因子，设计受特征约束因子约束的生成对抗网络模型；步骤2、利用生成对抗网络模型生成的生物量样本数据构建线性回归模型反演植被地上生物量。本发明能够提高滨海湿地植被生物量的反演精度，解决因现场生物量数据少导致的滨海湿地植被生物量反演模型难构建和反演精度不高的问题。

著录项

公开/公告号CN114460013A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-10

原文格式PDF
申请/专利权人自然资源部第一海洋研究所;
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申请/专利号CN202210107317.X
发明设计人马毅;陈琛;任广波;王建步;
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申请日2022-01-28
分类号G01N21/17;G01N21/01;G01S19/42;
代理机构
代理人
地址 266061 山东省青岛市崂山区仙霞岭路6号
入库时间 2023-06-19 15:15:00

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-05-10

公开

发明专利申请公布

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