基于卷积神经网络的卫星云图云量计算

• 作者: 夏旻 王舰锋 王阳光 申茂阳
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 云量计算 卷积神经网络 云检测 空间相关法
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 仿真建模理论与方法
• 页码范围: 1623-1630
• 页数: 8页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.201805001

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏旻	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	25	102	7.0	8.0
5	申茂阳	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	1	5	1.0	1.0
9	王舰锋	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	1	5	1.0	1.0
10	王阳光	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	1	5	1.0	1.0