一种基于深度学习的大气河识别方法、系统、设备和介质

本发明公开了一种基于深度学习的大气河识别方法、系统、设备和介质，属于地球物理技术领域，该方法通过分析选取的各遥感图像检测方法的集成水汽输送阈值，判断各遥感图像检测方法的集成水汽输送阈值是否超过置信度阈值要求，当满足置信度阈值要求时，提取各遥感图像检测方法的标签并获取标记过滤后的集成水汽输送阈值的区域，作为高可信度的大气河区域；将所有遥感图像检测方法对应的大气河分布图与高保真大气河区域分布图依次进行比较，当与高保真大气河区域分布图重叠时，更新标签，作为训练集；使用训练集对构建的深度学习神经网络模型进行训练，对待识别的大气河原始图像数据进行区域识别。该方法能够确保模型训练的准确性，检测精度更高。