結合超解析與海洋參數改進人工智慧水深估計演算法;Improvement of Artificial Intelligent Water Depth Estimation Algorithm with Super-Resolution and Oceanic Parameters

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題名:	結合超解析與海洋參數改進人工智慧水深估計演算法;Improvement of Artificial Intelligent Water Depth Estimation Algorithm with Super-Resolution and Oceanic Parameters
作者:	任玄
貢獻者:	國立中央大學太空及遙測研究中心
關鍵詞:	水深估計;卷積神經網路;超解析;葉綠素;海水表面溫度;490奈米消散係數;東沙環礁;Bathymetry Estimation;convolution neural network;super-resolution;sea surface temperature;chlorophyll;KD490;Dongsha atoll
日期:	2024-09-27
上傳時間:	2024-09-30 14:32:20 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	水深、水質及棲地底質資料對航行電子海圖、海洋資源及生態系研究都相當重要。本研究期望可以提高水深估計精度與範圍，目前初步成果使用深度學習在水深估計相關性的可信度可從25公尺提高到近40公尺。本計畫希望可藉由加入超解析與水質參數更加改進估計精度，水深精度提高，對水質及棲地底質分類都大有幫助。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[太空及遙測研究中心] 研究計畫

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