科研進(jìn)展

南海海洋所遙感數(shù)據(jù)智能重構(gòu)研究獲進(jìn)展

日期: 2024-07-15

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近日,中國(guó)科學(xué)院南海海洋研究所熱帶海洋環(huán)境國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室唐世林團(tuán)隊(duì)在遙感數(shù)據(jù)重構(gòu)研究方面取得進(jìn)展,實(shí)現(xiàn)了南海多源遙感高分辨率海表葉綠素逐日產(chǎn)品的精準(zhǔn)重構(gòu)。相關(guān)研究成果發(fā)表在《地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)》(Earth System Science Data)上。

受天氣條件、衛(wèi)星傳感器運(yùn)行故障等因素的影響,衛(wèi)星遙感海表面葉綠素產(chǎn)品存在大量而無規(guī)律的缺失。同時(shí),觀測(cè)數(shù)據(jù)的不完整性阻礙了衛(wèi)星數(shù)據(jù)在海洋研究領(lǐng)域的應(yīng)用。因此,研究衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的重構(gòu)方法,對(duì)在關(guān)注海域獲得時(shí)空連續(xù)完整的數(shù)據(jù)以及提高數(shù)據(jù)的利用效率具有重要意義。

該研究結(jié)合最優(yōu)插值(OI)方法和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架(SwinUnet),構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)異常預(yù)期方差的深度學(xué)習(xí)模型——OI-SwinUnet。該方法利用最優(yōu)插值,基于空間鄰域信息,融合衛(wèi)星觀測(cè)和現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù),并利用SwinUnet對(duì)大區(qū)域長(zhǎng)時(shí)序的遙感觀測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度特征學(xué)習(xí),重建缺失的葉綠素a濃度數(shù)據(jù),進(jìn)而獲得南海區(qū)域逐日1km海表葉綠素產(chǎn)品。

南海海表葉綠素?cái)?shù)據(jù)集可以較好地描繪南海季節(jié)尺度的海表葉綠素a時(shí)空變化規(guī)律,并可以再現(xiàn)天氣尺度的海洋現(xiàn)象快變過程,為進(jìn)一步探討南海多尺度動(dòng)力過程的生態(tài)效應(yīng)提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

研究工作得到廣東省特支計(jì)劃項(xiàng)目和南海海洋所自主部署項(xiàng)目等的支持。

論文鏈接

OI-SwinUnet深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)框架

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