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[发明专利]一种基于数据增广和深度学习的玉米生长参数主被动遥感反演方法-CN202011265251.4有效
发明人：廖静娟;雒培磊 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于数据增广和深度学习的玉米生长参数主被动遥感反演方法，包括：数据预处理，其包括分别对光学和雷达影像进行预处理得到输入数据，以及对输入数据进行归一化处理；利用Beta数据混合方法对有限的实测叶面积指数和生物量数据及其对应遥感数据同时进行混合处理，以建立大量虚拟训练样本来进行数据增广；通过基于门控机制的孪生深度网络结合光学与雷达遥感数据构建叶面积指数和生物量反演模型。该方法通过提出一种数据增广来扩充野外实测样本数量，并构建一种门控机制的孪生神经网络模型，从而将具有更好的非线性拟合能力的深度学习方法应用于玉米LAI和生物量的主被动反演，提高反演精度。
一种基于数据增广深度学习玉米生长参数被动遥感反演方法

[发明专利]生长参数主被动遥感反演方法及装置-CN202011457497.1在审
发明人： 雒培磊;黄文江;叶回春;廖静娟;张弼尧;任淯 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明提供一种生长参数主被动遥感反演方法及装置，包括：获取待预测区域的光学和雷达遥感影像；将所述待预测区域的光学和雷达遥感影像输入至训练好的半监督深度学习模型，输出待预测区域的生长参数；其中，所述训练好的半监督深度学习模型是基于无标注数据样本和有标注数据样本对预先构建的半监督深度学习模型进行训练后得到的。本发明提供的生长参数主被动遥感反演方法及装置，通过半监督深度学习模型实现了光学和雷达遥感特征的深层提取和有效融合，解决了常用的光学和雷达遥感数据结合不充分的问题，并通过对无标注遥感数据挖掘信息，有效解决了数据增广方法不能引入新信息的问题，从而提高了生长参数的反演精度。
生长参数被动遥感反演方法装置