基于物理信息神经网络的机载激光测深回波信号反演方法

本发明属于机载激光测深回波信号处理技术领域，特别涉及一种基于物理信息神经网络的机载激光测深回波信号反演方法，首先在物理域内生成与预处理后的输入数据空间对齐的网格点，将所述网格点作为物理方程的输入代入物理方程得到理论波形；建立神经网络架构模块，载入原始测量数据进入卷积神经网络进行训练，训练结束后得出数据损失，并将理论波形与卷积神经网络训练结果相比较计算物理损失，在损失函数融合模块里将物理损失和数据损失通过加权求和结合，再采用Adam优化器进行网络参数更新，重复训练直至输出模型。本发明基于物理信息神经网络数据处理方法，通过建立模型设计深度学习神经网络，可以快速地反演深度和海洋信息，应用范围更广。