风云四号卫星东南沿海热带气旋强度深度学习估算

• 作者: 于兴兴 崔林丽 王晓峰 郭巍 陆一闻 陈光琛 陈昭
• 来源期刊: 遥感学报
• 关键词: 遥感 热带气旋 FY-4A/AGRI卫星云图 深度卷积神经网络 强度估测
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 中国遥感卫星
• 页码范围: 842-851
• 页数: 10页
• 字数: 6303字
• 语种: 中文

摘要

热带气旋TC (Tropical Cyclone)是影响中国的一个重要天气系统.TC强度准确估测对台风灾害防御具有至关重要的意义.本文基于第二代静止气象卫星风云四号(FY-4A)多通道扫描成像辐射计AGRI(Advanced Geosynchronous Radiation Imager)资料,建立了台风强度识别的深度卷积神经网络模型CNN(Convolutional Neural Network),对台风强度不同等级和台风中心最大风速进行了试验.结果 表明,CNN模型具有良好的高维非线性处理能力和算法稳定性,能对TC强度进行有效估计,不同TC强度等级识别精度均在97％以上,近中心最大风速平均绝对误差MAE (Mean Absolute Error)为1.75 m/s,均方根误差RMSE (Root Mean Square Error)为2.04 m/s.CNN可有效挖掘卫星TC形态的深层信息,对台风强度的定量化估测具有较高的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔林丽		7	18	3.0	4.0
2	郭巍		3	6	1.0	2.0
3	陈光琛	东华大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
4	陈昭	东华大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
5	于兴兴	东华大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
6	王晓峰		5	17	3.0	4.0
7	陆一闻		1	0	0.0	0.0