一种基于深度学习的静止卫星海温反演方法及系统

摘要

本发明公开一种基于深度学习的静止卫星海温反演方法，涉及数据处理技术领域，主要包括：获取当前阶段目标海洋区域的遥感参数数据集；所述遥感参数数据集包括所述目标海洋区域内每个位置点对应的遥感参数数据子集；将所述当前阶段目标海洋区域的遥感参数数据集输入到训练好的海温反演模型中，确定当前阶段目标海洋区域的海温反演值；所述训练好的海温反演模型是基于样本数据集和深度学习神经网络确定的；所述样本数据集包括多个遥感参数样本数据子集以及每个所述遥感参数样本数据子集对应的海温反演样本值。本发明能够简化海温反演的参数拟合过程，使得运算周期大大缩短，数据易获取，收集速度快且精度高。