【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地表温度降尺度方法及系统，具体涉及一种基于深度学习技术的遥感影像地表温度降尺度方法及系统。
技术介绍
1、近年来，全球城市面临着地表温度升高和生态环境恶化的严峻挑战，人类活动的增加和工业化进程导致城市建成区扩张，植被覆盖减少，污染排放增加，进而引发城市热岛效应、空气污染等问题，研究地表温度变化及其与社会经济、生态环境因素的关系对于缓解城市环境问题具有重要意义。
2、利用遥感技术获取地表温度数据成为研究这一问题的重要手段，landsat-8遥感卫星由于其高精度的温红外传感器能够精确测量地表温度，且具有较高的空间分辨率和时间分辨率，为监测城市地表温度变化提供有力数据来源。然而，landsat-8的空间分辨率仍无法完全刻画城市区域内的温度细微变化，sentinel-2遥感卫星以其更高的空间分辨率和更频繁的观测周期，具备捕捉城市地表温度细节的能力，但缺乏热红外传感器无法直接获取地表温度数据。
3、针对现有卫星数据局限性，降尺度技术成为一种有效手段，然而传统降尺度算法往往依赖于复杂的算法结构和大量实验数据，计...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习技术的遥感影像地表温度降尺度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的地表温度降尺度方法，其特征在于，步骤1所述预处理包括对Landsat-8和Sentinel-2遥感影像数据进行辐射标定、大气校正以及去除受云层遮挡区域的数据。
3.根据权利要求1所述的地表温度降尺度方法，其特征在于，步骤2所述遥感指数和地表温度LST计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的地表温度降尺度方法，其特征在于，步骤4所述构建第一深度学习模型具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的地表温度降尺度方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习技术的遥感影像地表温度降尺度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的地表温度降尺度方法，其特征在于，步骤1所述预处理包括对landsat-8和sentinel-2遥感影像数据进行辐射标定、大气校正以及去除受云层遮挡区域的数据。
3.根据权利要求1所述的地表温度降尺度方法，其特征在于，步骤2所述遥感指数和地表温度lst计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的地表温度降尺度方法，其特征在于，步骤4所述构建第一深度学习模型具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的地表温度降尺度方法，其特征在于，步骤41所述合成训练矩阵具体如下：
6.根据权利要求4所述的地表温度降尺度方法，其特征在于，步骤42所述精简senet模...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴达，冯骞，邵光成，刘正军，刘宗奇，蔡心悦，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。