公开(公告)号：CN108875905A

公开(公告)日：2018-11-23

申请号：CN201810323166.5

申请日：2018-04-09

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 陈柯 ,  刘泽霖 ,  郭伟 ,  李青侠 ,  郎量 ,  桂良启 ,  靳榕

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01S7/41 ,  G01S13/90 ,  G01S13/95

Abstract: 本发明公开了一种大气温湿廓线的可见度函数直接反演方法，包括将实际观测的可见度函数输入到训练好的BP神经网络中，得到反演的大气温湿廓线物理参量；BP神经网络的训练包括：利用数值天气模式得到样本大气物理参量，利用综合孔径微波辐射计模型对样本大气物理参量进行正演，得到样本大气物理参量对应的可见度函数；利用样本大气物理参量和样本大气物理参量对应的可见度函数训练BP神经网络，得到训练好的BP神经网络。本发明改变了目前综合孔径微波辐射计遥感大气物理参量需要的可见度‑亮温‑大气物理参数两步反演法，提出了可见度‑大气物理参量的直接反演法，简化数据处理流程，降低反演误差，从而获得更精确的大气物理参数。

公开(公告)号：CN108875905B

公开(公告)日：2021-04-20

申请号：CN201810323166.5

申请日：2018-04-09

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 陈柯 ,  刘泽霖 ,  郭伟 ,  李青侠 ,  郎量 ,  桂良启 ,  靳榕

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01S7/41 ,  G01S13/90 ,  G01S13/95

Abstract: 本发明公开了一种大气温湿廓线的可见度函数直接反演方法，包括将实际观测的可见度函数输入到训练好的BP神经网络中，得到反演的大气温湿廓线物理参量；BP神经网络的训练包括：利用数值天气模式得到样本大气物理参量，利用综合孔径微波辐射计模型对样本大气物理参量进行正演，得到样本大气物理参量对应的可见度函数；利用样本大气物理参量和样本大气物理参量对应的可见度函数训练BP神经网络，得到训练好的BP神经网络。本发明改变了目前综合孔径微波辐射计遥感大气物理参量需要的可见度‑亮温‑大气物理参数两步反演法，提出了可见度‑大气物理参量的直接反演法，简化数据处理流程，降低反演误差，从而获得更精确的大气物理参数。