申请/专利权人：国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心)

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876887A

主分类号：G06V20/13

分类号：G06V20/13;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/762

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开的联合RDI和深度学习的高分卫星沙尘监测识别方法，基于反射率差异指数RDI获取沙尘初步判识结果；利用图像合成技术，构建沙尘识别RGB图像，通过多特征超像素图像分割SLICM对沙尘识别RGB图像进行分割；基于地面气象站点数据和分割后沙尘RGB图像进行沙尘样本标注，生成构建模型训练和测试数据集；基于深度学习语义分割DeeplabV3+模型框架搭建沙尘识别模型，进行沙尘识别模型的训练，基于训练好的沙尘识别模型，针对沙尘过程进行监测；融合RDI的沙尘识别结果和深度学习沙尘识别结果，得到典型区域沙尘识别的最终监测结果。本发明高分卫星沙尘监测识别方法可实现对高分卫星数据沙尘事件精细化实时监测，提高高分卫星沙尘识别精度和判识结果的稳定性。

主权项：1.一种联合RDI和深度学习的高分卫星沙尘监测识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、根据反射率差异指数RDI，进行沙尘初步识别；S2、利用图像合成技术，以合成沙尘RGB图像，并通过多特征超像素图像分割SLICM对所述沙尘RGB图像进行分割；S3、基于地面气象站点数据和分割后的所述沙尘RGB图像进行沙尘样本标注，以生成构建模型的训练数据集和测试数据集；S4、基于深度学习语义分割DeeplabV3+模型框架搭建沙尘识别模型，并进行沙尘识别模型的训练，利用训练好的所述沙尘识别模型，针对典型区域沙尘过程进行监测；S5、融合RDI沙尘初步判识结果和深度学习沙尘识别结果，并引入灰度熵的方法对结果进行滤波处理，形成最终的沙尘识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 联合RDI和深度学习的高分卫星沙尘监测识别方法及系统

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