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基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法

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摘要

本发明涉及强对流天气预警技术领域，尤其涉及基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法，所述方法包括：根据随机森林的方法选取静止轨道气象卫星成像仪的敏感性通道；所述敏感性通道为与雷达反射率因子相关性强的通道；接收静止轨道气象卫星成像仪下传的敏感性通道数据，输入预先建立和训练好的雷达反射率因子反演模型，得到反演结果。本发明的方法为雷达未覆盖地区的灾害性天气提供基本的探测和诊断数据，可以较直观地了解雷达资料覆盖不完全的强对流系统和台风气旋强度分布的有益效果；可以缩短时间间隔，更利于监测快速发展的对流系统；并且具备更强的非线性重构的能力，反演精度更高。

著录项

  • 公开/公告号CN113534158A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心);

    申请/专利号CN202110648613.6

  • 发明设计人 孙逢林;覃丹宇;李博;陆其峰;

    申请日2021-06-10

  • 分类号G01S13/95(20060101);G01S13/89(20060101);G01S7/41(20060101);G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N5/00(20060101);G06N20/20(20190101);

  • 代理机构11472 北京方安思达知识产权代理有限公司;

  • 代理人陈琳琳;杨青

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街46号国家卫星气象中心

  • 入库时间 2023-06-19 12:57:44

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