中国遥感卫星 | 浏览量 : 0 下载量: 781 CSCD: 0
  • 导出

  • 分享

  • 收藏

  • 专辑

    • 基于深度学习的南海海表温度重构及其时空变化研究

    • Sea surface temperature reconstruction based on deep learning and its application on the spatiotemporal analysis of SST variation in the South China Sea

    • 最新研究利用I-DINCAE模型和DNN技术,成功重构南海海表温度数据,揭示其时空变化特征。
    • 2025年29卷第7期 页码:2382-2398   

      收稿日期:2024-11-07

      纸质出版日期:2025-07-07

    • DOI: 10.11834/jrs.20254493     

    移动端阅览

  • 孙志伟,李云波,张殿君,孙绍杰,陈思宇.2025.基于深度学习的南海海表温度重构及其时空变化研究.遥感学报,29(7): 2382-2398 DOI: 10.11834/jrs.20254493.
    Sun Z W,Li Y B,Zhang D J,Sun S J and Chen S Y. 2025. Sea surface temperature reconstruction based on deep learning and its application on the spatiotemporal analysis of SST variation in the South China Sea. National Remote Sensing Bulletin, 29(7):2382-2398 DOI: 10.11834/jrs.20254493.
  •  
  •  
文章被引用时,请邮件提醒。
提交

相关作者

孙绍杰 中山大学海洋科学学院
陈思宇 中山大学海洋科学学院
张殿君 天津大学海洋科学与技术学院
宋宝贵 三峡大学 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;三峡大学 计算机与信息学院;三峡大学 先进计算中心
邵攀 三峡大学 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;三峡大学 计算机与信息学院;三峡大学 先进计算中心
邵文 三峡大学 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;三峡大学 计算机与信息学院;三峡大学 先进计算中心
张晓东 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室
董婷 三峡大学 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;三峡大学 计算机与信息学院;三峡大学 先进计算中心

相关机构

三峡大学 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室
三峡大学计算机与信息学院
三峡大学 先进计算中心
武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室
部队
0