光流算法在FY-4A红外图像外推中的精度评价研究

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基于光流的图像外推算法能够快速、高效、准确地预报下个时段的卫星云图。为了评价2组每组2种光流模型在FY-4A红外图像外推的应用效果,使用2018年FY-4A卫星AGRI观测仪器所探测的4 km分辨率全圆盘数据,利用连续时间间隔为1 h的红外图像数据外推出后续12幅时间间隔为1 h的红外图像亮度温度。采用MAE、RMSE、MAPE对云图外推效果进行精度评价工作。结果显示:在红外图像亮度温度外推中,稀疏模型比稠密模型在MAE整体上高3.9 k,在RMSE上高6.7 k,在MAPE上高1.4%,稀疏光流模
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