一种基于星载多通道辐射成像仪的云底高度反演方法

    公开(公告)号:CN114705158A

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210342376.5

    申请日:2022-03-30

    IPC分类号: G01C5/00 G01C25/00 G06F30/20

    摘要: 本发明公开了一种基于星载多通道辐射成像仪的云底高度反演方法,利用星载多通道辐射成像仪观测资料进行云检测;针对单层云像元,由云光学厚度和云有效粒子半径计算云水路径;利用多源卫星观测资料分析云水路径、云顶高度及环境因素与有效云水含量的关系,建立有效云水含量的查找表;由查找表得到有效云水含量估计值,进而利用云水路径除以有效云水含量,得到云几何厚度;利用已知的云顶高度反演结果,减去计算的云几何厚度,得到目标单层云的云底高度反演结果;利用外推法估计多层云的云底高度;验证反演结果,对算法进行优化。本发明可得到更好的有效云水含量估计,快速有效地反演云底高度;利用外推法间接地反演多层云云底高度。

    基于线性判别分析的FY-3D红外高光谱云检测方法

    公开(公告)号:CN112966710A

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN202110133532.2

    申请日:2021-02-01

    摘要: 本发明公开一种基于线性判别分析的FY‑3D红外高光谱云检测方法,涉及卫星遥感技术领域。本发明利用传统的基于成像仪的云检测方法,将MERSI的云检测段产品与HIRAS像元进行匹配,得到带有云标签的HIRAS数据,构成训练数据集,然后使用线性判别分析算法训练数据集,在训练过程中,采用网格搜索方法选择合适的线性判别分析算法超常数,得到泛化性能最佳的模型参数,最后将训练得到线性判别分析云检测模型用于YF‑3D的红外高光谱数据的云检测处理。本发明的线性判别分析云检测模型能达到0.95的分类准确度,预测速度是传统方法的58倍左右,体现出良好的泛化性能。

    一种基于香农熵的GIIRS观测区大气廓线集采样方法

    公开(公告)号:CN112730300A

    公开(公告)日:2021-04-30

    申请号:CN202011091930.4

    申请日:2020-10-13

    IPC分类号: G01N21/3504

    摘要: 本发明公开了一种基于香浓熵的GIIRS观测区大气廓线集采样方法,包括以下步骤:S1:构建GIIRS观测区基础大气数据集;S2:将GIIRS观测区的地表分为若干个不同的地表类型,根据地表类型将GIIRS观测区基础数据集相应的划分成不同的大气数据集;S3:将步骤S2中得到的每个数据集分月划分成大气子数据集;S4:从每个子数据集中随机挑选h根廓线,构建GIIRS观测区初始采样廓线集;S5:利用GIIRS观测区初始廓线集构建GIIRS观测区优化廓线集;S6:对步骤S5中的优化廓线集进行统计检验。本发明在结合地表类型和大气月变化的因素的基础上,应用香农熵采样方法构建GIIRS观测区廓线数据集,解决了目前公开发布的廓线数据库难以准确表征红外高光谱GIIRS观测区大气变化特征的问题。

    一种基于自适应二维变分同化的散射计风场超分辨率方法

    公开(公告)号:CN118409325A

    公开(公告)日:2024-07-30

    申请号:CN202410878645.9

    申请日:2024-07-02

    摘要: 本发明公开了一种基于自适应二维变分同化的散射计风场超分辨率方法,本方法在热带气旋的影响区域边界内构建合成孔径雷达校正数据、散射计风场数据和模式预报风场数据的三元数据集;计算风场中沿轨风和切轨风的背景误差和观测误差;确定最佳流函数的长度尺度和最佳速度势的长度尺度;确定最佳旋散比;计算新背景误差协方差矩阵;计算二维变分同化网格中的第一新息量;基于背景误差、观测误差和第一新息量,计算满足自适应响应函数的第二新息量;将第二新息量、新背景误差协方差矩阵、散射计风场、模式预报风场和观测误差输入至构建二维变分同化网格后的二维变分同化方法中,实现散射计风场超分辨率。本发明能够生成超分辨率散射计风场。

    一种基于香农熵的GIIRS观测区大气廓线集采样方法

    公开(公告)号:CN112730300B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202011091930.4

    申请日:2020-10-13

    IPC分类号: G01N21/3504

    摘要: 本发明公开了一种基于香浓熵的GIIRS观测区大气廓线集采样方法,包括以下步骤:S1:构建GIIRS观测区基础大气数据集;S2:将GIIRS观测区的地表分为若干个不同的地表类型,根据地表类型将GIIRS观测区基础数据集相应的划分成不同的大气数据集;S3:将步骤S2中得到的每个数据集分月划分成大气子数据集;S4:从每个子数据集中随机挑选h根廓线,构建GIIRS观测区初始采样廓线集;S5:利用GIIRS观测区初始廓线集构建GIIRS观测区优化廓线集;S6:对步骤S5中的优化廓线集进行统计检验。本发明在结合地表类型和大气月变化的因素的基础上,应用香农熵采样方法构建GIIRS观测区廓线数据集,解决了目前公开发布的廓线数据库难以准确表征红外高光谱GIIRS观测区大气变化特征的问题。

    一种变分同化系统中自适应方差缩放方法

    公开(公告)号:CN118070661A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410233642.X

    申请日:2024-03-01

    摘要: 本发明属于天气预报领域,公开了一种变分同化系统中自适应方差缩放方法,包括以下步骤:构建强化学习模型,强化学习模型包括Actor网络和Critic网络,Actor网络使用策略函数,根据t时刻的状态,输出每个动作的概率,根据概率选择合适的动作,与环境交互,得到下一个状态和奖励函数;Critic网络评估状态和动作对的价值,并向Actor网络反馈,以帮助Actor网络提高其性能,完成训练;输出最终的缩放因子。本申请在优化方差地同时记忆与数值模式结构相关的信息,从而得到与数值模式结构更一致的分析场,以此作为初始状态,有助于数值预报模式得到更可靠的预测结果。

    一种红外高光谱的全天候同化方法

    公开(公告)号:CN114047563B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202111211296.8

    申请日:2021-10-18

    摘要: 本发明公开了红外高光谱的全天候同化方法,步骤包括:使用非静力载水预报模式收集背景场云水廓线信息;获取通道包含的云辐射率和云量信息;对观测视场稀疏化处理,对水汽通道进行主成分重构,降低通道噪声水平,将处理后的观测再使用变分偏差订正方法处理;对视场进行初始质量控制和分类,对有云视场的中上对流层水汽通道使用云场景全天候R模型计算有云观测误差,进行同化计算,对其它通道通过变分质量控制方法计算初步分析场再进行同化计算;将分析场通过变分偏差订正方法处理,执行上一步;重复直到计算出最优分析场。本发明能对全天候天气进行准确地天气预报。

    一种基于深度学习的卫星海表盐度偏差修正方法

    公开(公告)号:CN118013346A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202311806491.4

    申请日:2023-12-26

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的卫星海表盐度偏差修正方法,本方法对卫星海表盐度相关数据集中的数据进行预处理并插值匹配到同一时空分辨率,得到处理后的卫星海表盐度相关数据集;构建盐度正负偏差分类模型;基于处理后的卫星海表盐度相关数据集,构建第一训练数据集,并采用第一训练数据集训练盐度正负偏差分类模型,得到训练好的盐度正负偏差分类模型,以便采用训练好的盐度正负偏差分类模型得到盐度数据正负偏差;构建偏差订正模型;基于盐度数据正负偏差构建第二训练数据集,并采用第二训练数据集训练偏差订正模型,以便采用训练好的偏差订正模型对卫星海表盐度偏差进行修正。本发明能够对卫星海表盐度偏差进行修正,并提高数据的精确度。

    一种基于星载多通道辐射成像仪的云底高度反演方法

    公开(公告)号:CN114705158B

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202210342376.5

    申请日:2022-03-30

    IPC分类号: G01C5/00 G01C25/00 G06F30/20

    摘要: 本发明公开了一种基于星载多通道辐射成像仪的云底高度反演方法,利用星载多通道辐射成像仪观测资料进行云检测;针对单层云像元,由云光学厚度和云有效粒子半径计算云水路径;利用多源卫星观测资料分析云水路径、云顶高度及环境因素与有效云水含量的关系,建立有效云水含量的查找表;由查找表得到有效云水含量估计值,进而利用云水路径除以有效云水含量,得到云几何厚度;利用已知的云顶高度反演结果,减去计算的云几何厚度,得到目标单层云的云底高度反演结果;利用外推法估计多层云的云底高度;验证反演结果,对算法进行优化。本发明可得到更好的有效云水含量估计,快速有效地反演云底高度;利用外推法间接地反演多层云云底高度。

    一种红外高光谱的全天候同化方法

    公开(公告)号:CN114047563A

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN202111211296.8

    申请日:2021-10-18

    摘要: 本发明公开了红外高光谱的全天候同化方法,步骤包括:使用非静力载水预报模式收集背景场云水廓线信息;获取通道包含的云辐射率和云量信息;对观测视场稀疏化处理,对水汽通道进行主成分重构,降低通道噪声水平,将处理后的观测再使用变分偏差订正方法处理;对视场进行初始质量控制和分类,对有云视场的中上对流层水汽通道使用云场景全天候R模型计算有云观测误差,进行同化计算,对其它通道通过变分质量控制方法计算初步分析场再进行同化计算;将分析场通过变分偏差订正方法处理,执行上一步;重复直到计算出最优分析场。本发明能对全天候天气进行准确地天气预报。