一种基于地理加权回归的深度学习海雾探测方法

本发明涉及海雾探测领域，公开了一种基于地理加权回归的深度学习海雾探测方法。本发明旨在结合地理加权回归和深度学习方法，提升海雾识别的准确性。主要方案包括进行预处理，获取并预处理卫星数据、海雾相关海洋气象要素数据，整合形成综合数据集。接着，利用地理加权回归模型拟合，通过VIF检测剔除共线性变量，分析可视化局部参数，选择拟合优度好且自变量少的组合。最后，设计GeoSatFogNet网络，输入回归系数及海洋环境要素等数据，经注意力机制获取气象特征，融合特征后输入图像分割网络实现海雾识别。经过训练，可以提高海雾识别的准确性。