SOFM神经网络的FY-3A/VIRR多光谱图像云相态反演方法

• 作者: 叶玉堂 杨春平 郭晶 饶长辉
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 FY-3A/VIRR 云相态 阈值方法 业务产品
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: ?光谱学?
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 分类号: P407.4
• 字数: 2689字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2015.12.004

摘要

针对使用阈值方法反演云相态存在的不足，本文提出了一种基于Self-Organizing Feature Map(SOFM)神经网络的云相态反演方法。采用覆盖中国地域的FengYun-3A/Visible and InfRared Radiometer(FY-3A/VIRR)多光谱图像开展了云相态反演实验。实验结果表明：SOFM神经网络方法与K-means方法的结果具有较好的一致性，且SOFM神经网络方法反演云相态的准确性优于 FY-3A 业务产品。此外，SOFM 神经网络方法反演云相态所需时间仅为FY-3A业务产品的约1/3。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	饶长辉	中国科学院光电技术研究所	114	890	16.0	22.0
2	杨春平	电子科技大学光电信息学院	50	386	10.0	17.0
3	叶玉堂	电子科技大学光电信息学院	170	1471	17.0	30.0
4	郭晶	电子科技大学光电信息学院	11	109	4.0	10.0