[发明专利]利用机器学习从卫星重力数据恢复陆地水储量异常的方法有效
| 申请号： | 202211241455.3 | 申请日： | 2022-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN115630686B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 潘云;张青全;马亚林;李慧香;宫辉力 | 申请（专利权）人： | 首都师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/098;G06F18/2433 |
| 代理公司： | 北京科龙寰宇知识产权代理有限责任公司 11139 | 代理人： | 孙皓晨 |
| 地址： | 100048 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种利用机器学习从卫星重力数据恢复陆地水储量异常的方法，包括：S1：获取GRACE重力卫星的卫星数据、水文模型的陆地水储量数据以及预设区域的边界及经纬度信息，根据预设区域的重力信号可能泄露的范围设置背景区的边界及经纬度信息；S2：计算预设区域和背景区的GRACE重力卫星反演的平滑后的陆地水储量异常；S3：获取全球的水文模型的月尺度陆地水储量异常数据，根据研究时间段进行距平操作；S4：将全球的陆地水储量异常数据进行正演模拟，根据背景区的边界和经纬度信息获取平滑后的陆地水储量异常数据；S5：构建及训练神经网络模型；S6：将S2得到的背景区的平滑后的陆地水储量异常数据输入训练好的神经网络模型进行泄露信号的恢复。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 机器 学习 卫星 重力 数据 恢复 陆地 储量 异常 方法 | ||
【主权项】：
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