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基于控制机制及机器学习的海气氧通量遥感反演方法
申请人信息
- 申请人:自然资源部第二海洋研究所
- 申请人地址:310012 浙江省杭州市西湖区保俶北路36号
- 发明人: 自然资源部第二海洋研究所
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于控制机制及机器学习的海气氧通量遥感反演方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410148555.4 |
| 申请日 | 2024/2/2 |
| 公告号 | CN117688847A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06F30/27 |
| 权利人 | 自然资源部第二海洋研究所 |
| 发明人 | 白雁; 张异凡; 何贤强; 李腾; 龚芳 |
| 地址 | 浙江省杭州市西湖区保俶北路36号 |
摘要文本
本发明提供了一种基于控制机制及机器学习的海气氧通量遥感反演方法，其特征在于，包括：获取海气氧通量实测数据以及环境参数卫星遥感数据；对海气氧通量的主要控制过程的参数化解析；筛选输入输出参数和数据驱动模型；基于筛选得到的最优输入输出参数、最优数据驱动模型和海气氧通量实测数据得到氧通量反演模型；将环境参数卫星遥感数据输入氧通量反演模型得到海气氧通量结果。得到输入数据库和清晰的调控机制，达到将通过反演模型和卫星遥感数据精确反演海气氧通量的目的。
专利主权项内容
1.一种基于控制机制及机器学习的海气氧通量遥感反演方法，其特征在于，包括：获取海气氧通量实测数据以及环境参数卫星遥感数据；对海气氧通量的主要控制过程的参数化解析；筛选输入输出参数和数据驱动模型；基于筛选得到的最优输入输出参数、最优数据驱动模型和海气氧通量实测数据得到氧通量反演模型；将环境参数卫星遥感数据输入氧通量反演模型得到海气氧通量结果。