【摘 要】
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卫星云图云量计算是卫星气象应用的基础,目前的方法对卫星光学参数以及对卫星云图的特征利用率不高,导致了云检测及云量计算不准确。针对这个问题,利用卷积神经网络进行卫星
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心; 南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61532009);江苏省六大人才高峰基金(2014-XXRJ-007);江苏省自然科学基金(BK20161533)
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卫星云图云量计算是卫星气象应用的基础,目前的方法对卫星光学参数以及对卫星云图的特征利用率不高,导致了云检测及云量计算不准确。针对这个问题,利用卷积神经网络进行卫星云图云的检测,基于优化的卷积神经网络将云图分为厚云、薄云及晴空。在云检测的基础上利用"空间相关法"计算总云量。针对中国HJ-1A/B卫星图片的实验结果表明,通过对卷积网络结构及参数的优化卷积神经网络可以很好的提取云图的特征,云分类时厚云和薄云之间的过渡区域清晰,云的识别率以及云量计算的准确率都比传统阈值法、动态阈值法以及极限学习机模型的结果要好。
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