基于频域注意力神经网络的多源海底地形重建方法及系统

本发明公开了一种基于频域注意力神经网络的多源海底地形重建方法及系统，涉及海底地形重建技术领域。步骤为：获取GEBCO水深数据、海洋重力参量异常数据、垂直重力梯度数据、垂线偏差的北向分量数据、垂线偏差的东向分量数据，构建五通道输入张量；将五通道输入张量进行标准化处理，构建数据集，通过均匀抽样将数据集随机划分为训练集与测试集；对训练集利用频域注意力模型进行处理，得到融合特征，将融合特征输入预测器生成水深估计值；其中，频域注意力模型将快速傅里叶变换预处理与注意力机制相结合，预测器由全连接层和ReLU激活函数构成。本发明将傅里叶变换机制引入神经网络架构，实现了频域中的注意力，提升了海底地形重建精度。