基本信息:
- 专利标题： 基于控制机制及机器学习的海气氧通量遥感反演方法
- 申请号：CN202410148555.4 申请日：2024-02-02
- 公开(公告)号：CN117688847B 公开(公告)日：2024-05-31
- 发明人： 白雁 , 张异凡 , 何贤强 , 李腾 , 龚芳
- 申请人： 自然资源部第二海洋研究所
- 申请人地址： 浙江省杭州市西湖区保俶北路36号
- 专利权人： 自然资源部第二海洋研究所
- 当前专利权人： 自然资源部第二海洋研究所
- 当前专利权人地址： 浙江省杭州市西湖区保俶北路36号
- 代理机构： 北京共腾律师事务所
- 代理人： 刘薇
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06F30/28 ; G06N20/20 ; G06F113/08 ; G06F119/14
摘要：
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。
公开/授权文献:
- CN117688847A 基于控制机制及机器学习的海气氧通量遥感反演方法 公开/授权日：2024-03-12
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |