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题名深度学习在卫星云图移动预测中的研究综述
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作者
郑行钰
方巍
陶恩屹
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机构
南京信息工程大学计算机学院
南京气象科技创新研究院中国气象局交通气象重点开放实验室
苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2024年第6期1-11,共11页
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基金
国家自然科学基金(42075007)
苏州大学计算机信息处理技术重点实验室开放项目(KJS2275)
+1 种基金
南京气象科技创新研究院北极阁开放研究基金(BJG202306)
江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX24_0476、SJCX24_0477)。
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文摘
随着人工智能技术的迅猛发展,神经网络逐渐应用于卫星云图移动预测中,预测的准确率和效率正在不断提高。文章综述了传统方法和深度学习方法在卫星云图移动预测中的研究,旨在使读者全面了解该领域现有的知识和研究进展。首先,介绍了云对气候变化的影响以及卫星云图移动预测对气象领域的重要性,并回顾了传统的云移动预测方法,分析了它们的优缺点。其次,简单介绍了该领域常用的深度学习模型的概念,并深入探讨了深度学习方法在卫星云图移动预测中的应用,归纳总结了当前的研究进展,阐述了深度学习相比于传统方法的优点。最后,总结了目前深度学习在该领域所面临的问题与挑战,同时对未来的研究方向进行了展望。
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关键词
人工智能
神经网络
卫星云图
深度学习
云移动预测
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Keywords
artificial intelligence
neural network
satellite cloud image
deep learning
cloud movement prediction
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分类号
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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