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基于卷积神经网络的卫星云图云量计算
被引量：
7
1
作者
夏旻
申茂阳
+1 位作者
王舰锋
王阳光
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期1623-1630,共8页
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...
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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关键词
云量计算
卷积神经网络
云检测
空间相关法
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的卫星云图云量计算
被引量：
7
1
作者
夏旻
申茂阳
王舰锋
王阳光
机构
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
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期1623-1630,共8页
基金
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)
文摘
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。
关键词
云量计算
卷积神经网络
云检测
空间相关法
Keywords
cloud fraction
convolutional neural network
cloud detection
spatial correlation
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的卫星云图云量计算
夏旻
申茂阳
王舰锋
王阳光
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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