公开(公告)号：CN118980646A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411054110.6

申请日：2024-08-02

申请人： 中国海洋大学 ,  山东省科学院海洋仪器仪表研究所

发明人： 刘晓燕 ,  王运华 ,  李倩 ,  张浩 ,  安德玉 ,  姜丽媛 ,  陈琛 ,  周茂盛 ,  吴志宏 ,  胡静雯 ,  王其翔

IPC分类号： G01N21/25 ,  G01N21/3504 ,  G01N21/35 ,  G01N21/359 ,  G06F18/20 ,  G06F30/20

摘要： 本发明属于叶绿素a浓度反演技术领域，具体涉及融合大气校正优选结果的水体表层叶绿素a浓度反演方法。所述方法在应用卫星数据反演水体表层叶绿素a浓度的过程中融入基于QA Score模型的逐像元大气校正优选结果，以消除因不同大气校正算法在不同海域适应性差异而引入的反演误差，得到每个像元上更接近水体实测光谱的波段比结果，以提高水体表层叶绿素a浓度反演精度。

公开(公告)号：CN117313822A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311245918.8

申请日：2023-09-26

申请人： 中国海洋大学 ,  山东省科学院海洋仪器仪表研究所

发明人： 刘晓燕 ,  王运华 ,  禹定峰 ,  陈琛 ,  高皜 ,  周燕 ,  赵丹丹

IPC分类号： G06N3/084 ,  G06V20/13 ,  G06F16/29 ,  G06F17/18 ,  G01N21/47 ,  G01N21/25

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的大气校正算法优选方法，包括如下步骤：获取特定海域的m个实测光谱数据，并得到匹配的j个有效卫星光谱数据，对j个有效卫星光谱数据进行评分，同时对m个实测光谱数据进行赋分，得到m+j个有效训练样本数；训练神经网络；应用选定的n种大气校正算法对该特定海域的卫星数据进行逐像素预处理，每个像素点得到n个光谱数据，将光谱数据输入训练好的神经网络中，得到对应的分值，所有像素点的分值求平均，分值最大的算法即为最优项。本发明所公开的方法可以快速对多种大气校正算法在特定海域的适应性进行评判，准确的选出最适宜的算法，从而提高遥感反射比Rrs数据的精度，间接提高水色信息反演的结果精确度。

公开(公告)号：CN118428110B

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410864667.X

申请日：2024-07-01

申请人： 山东省科学院海洋仪器仪表研究所

发明人： 刘晓燕 ,  禹定峰 ,  安德玉 ,  周茂盛 ,  姜丽媛 ,  陈琛 ,  王其翔 ,  胡静雯 ,  巩景春

IPC分类号： G06F30/20 ,  G01N21/17 ,  G06F17/10 ,  G06F111/10

摘要： 本发明公开了一种基于遥感的水体粒子折射率剖面数值计算方法，属于卫星遥感技术领域，本发明算法将基于水体表层遥感反射比数据（可由现场实验测量得到，或可以由光学卫星数据得到）及其垂向剖面分层模型，结合漫射衰减系数（可由现场实验测量得到，或可以由激光雷达卫星数据得到）及其剖面数据模型，以及粒子散射系数bp(z,λ)和粒子后向散射系数bbp(z,λ)之间的关系模型，最终通过赋初值（初值选用由水体表层Rrs(λ)得到的a(λ)和bb(λ)数值，经过计算最优解的方法可以得到垂直非均匀水体的粒子折射率剖面数据，进而对水体的粒子垂向分布特性进行研究。

公开(公告)号：CN118428110A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410864667.X

申请日：2024-07-01

申请人： 山东省科学院海洋仪器仪表研究所

发明人： 刘晓燕 ,  禹定峰 ,  安德玉 ,  周茂盛 ,  姜丽媛 ,  陈琛 ,  王其翔 ,  胡静雯 ,  巩景春

IPC分类号： G06F30/20 ,  G01N21/17 ,  G06F17/10 ,  G06F111/10

摘要： 本发明公开了一种基于遥感的水体粒子折射率剖面数值计算方法，属于卫星遥感技术领域，本发明算法将基于水体表层遥感反射比数据（可由现场实验测量得到，或可以由光学卫星数据得到）及其垂向剖面分层模型，结合漫射衰减系数（可由现场实验测量得到，或可以由激光雷达卫星数据得到）及其剖面数据模型，以及粒子散射系数bp(z,λ)和粒子后向散射系数bbp(z,λ)之间的关系模型，最终通过赋初值（初值选用由水体表层Rrs(λ)得到的a(λ)和bb(λ)数值，经过计算最优解的方法可以得到垂直非均匀水体的粒子折射率剖面数据，进而对水体的粒子垂向分布特性进行研究。

公开(公告)号：CN118334436A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410512703.6

申请日：2024-04-26

申请人： 山东省科学院海洋仪器仪表研究所

发明人： 陈琛 ,  禹定峰 ,  任丽容 ,  周茂盛 ,  纪泽禄 ,  范乾毅

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V20/10 ,  G06V20/13 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

摘要： 本发明涉及一种联合空洞卷积和CBAM的U‑Net滨海湿地分类方法，包括：步骤1：堆叠空洞卷积SD模块，将不同感受野的地物特征进行融合，来获取滨海湿地地物多尺度特征；步骤2：构建通道空间注意力CBAM模块，自适应地对影像每个通道和空间位置应用不同的注意力机制，自动识别每个通道和空间的重要性，抑制不必要特征；步骤3：联合通道空间注意力CBAM模块和堆叠空洞卷积SD模块构建滨海湿地U‑Net语义分割模型，采用对称的编码‑解码结构；步骤4：通过Focal loss损失函数计算滨海湿地语义分割模型误差，得到分类后的类别图像。增强了U‑Net语义分割模型对复杂滨海湿地信息的提取能力，减少了错分、漏分的现象，提高了分类精度，提高了训练效率，改善了U‑Net语义分割模型的性能。