摘要
本申请实施例提供的一种超分辨率的风资源图谱生成方法、设备及可读存储介质,电子设备获取目标区域的第一风资源图谱和目标区域的地形数据,将第一风资源图谱和地形数据作为输入,输入至预先训练好的深度学习模型中。之后,电子设备利用深度学习模型的注意力层、可变形卷积层和融合层处理第一风资源图谱和地形数据,以得到目标区域的第二风资源图谱。采用该种方案,电子设备利用深度学习方式生成高分辨率的风资源图谱,实现提高高分辨率的风资源图谱的精度的目的,极大程度上节约了时间成本和云计算成本。而且,引入地形数据作为先验知识,使得第二风资源图谱能够自适应地形起伏,进一步地实现提高高分辨率的风资源图谱的精度的目的。