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公开(公告)号：CN111737912B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010543078.3
申请日：2020-06-15
申请人： 洛阳师范学院
摘要： 一种基于深度神经网络的MWHTS模拟亮温计算方法，包括建立MWHTS观测亮温与气候学数据集在空间和时间上的匹配数据集；根据云水含量把匹配数据集分为晴空数据集、有云数据集和有雨数据集，并分别形成对应的分析数据集和验证数据集；利用三个分析数据集训练深度神经网络模型，把对应的验证数据集中的大气参数输入已训练好的深度神经网络模型，计算MWHTS模拟亮温；把三个验证数据集中的大气参数输入辐射传输模型计算MWHTS模拟亮温，其计算精度与基于深度神经网络的MWHTS模拟亮温计算精度进行对比，选择精度较高的MWHTS通道组成MWHTS模拟亮温计算结果。该方法使用深度神经网络对微波与大气分子的相互作用进行建模，获得较业务化辐射传输模型RTTOV更高的计算精度，操作简单易行。
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公开(公告)号：CN113311510B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110508746.3
申请日：2021-05-11
申请人： 洛阳师范学院
摘要： 一种基于模拟亮温的MWHTS观测亮温的分类方法，属于微波遥感技术领域。针对我国风云三号C星和D星搭载的重要载荷——微波湿温探测仪（MWHTS），本发明提供一种基于模拟亮温的MWHTS观测亮温的分类方法，所述方法包括建立包含MWHTS观测亮温、MWHTS模拟亮温和大气参数的匹配数据集；以大气参数中的云水总含量为参考值，建立MWHTS观测亮温的参考晴空数据集、参考云天数据集和参考雨天数据集；求解MWHTS模拟亮温与MWHTS观测亮温之间的亮温差值的绝对值，获得亮温差值绝对值；以参考晴空数据集和参考雨天数据集中的数据量为参考，分别建立基于亮温差值绝对值的晴空阈值和雨天阈值，进而获得MWHTS晴空观测亮温、MWHTS云天观测亮温和MWHTS雨天观测亮温。
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公开(公告)号：CN112254866B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011104191.8
申请日：2020-10-15
申请人： 洛阳师范学院
摘要： 一种MWTS‑II和MWHTS融合反演海面气压的方法，包括建立MWTS‑II观测亮温和MWHTS观测亮温在时间和空间上的亮温匹配对；建立亮温匹配对与海面气压在时间和空间上的匹配数据集，并形成分析数据集和验证数据集；利用分析数据集训练BP神经网络，根据训练结果，对每个通道的观测亮温对反演海面气压的贡献大小进行排序；按照每个通道的观测亮温对反演海面气压的贡献由大到小的顺序，逐一增加通道的观测亮温，训练BP神经网络，并根据训练结果建立MWTS‑II和MWHTS融合反演海面气压的最优通道组合。该方法可获得较单一星载微波辐射计反演海面气压更高的反演精度，且操作简单易行。
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公开(公告)号：CN113311509B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110508740.6
申请日：2021-05-11
申请人： 洛阳师范学院
摘要： 一种基于神经网络的MWHTS对海面气压的敏感性测试方法，属于微波遥感技术领域。所述方法包括建立MWHTS观测亮温与大气参数集在空间和时间上的匹配数据集；分别以匹配数据集中的大气参数和MWHTS观测亮温为神经网络的输入和输出，对神经网络进行训练，建立基于神经网络的模拟亮温计算模型；以云水含量为参考值，在匹配数据集中选择一组晴空大气参数、一组有云大气参数和一组有雨大气参数，并分别构建晴空测试数据集、有云测试数据集和有雨测试数据集；分别把晴空测试数据集、有云测试数据集和有雨测试数据集输入到基于神经网络的模拟亮温计算模型，获得晴空模拟亮温、有云模拟亮温和有雨模拟亮温分别随海面气压的变化关系。
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公开(公告)号：CN112965144A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110178470.7
申请日：2021-02-09
申请人： 洛阳师范学院
摘要： 一种提高一维变分算法反演大气温湿廓线精度的方法，选择较长时间跨度的大气数据，建立包含大量数据的全球代表性数据，并根据地表差异对全球代表性数据进行海陆分类，进而考虑到不同纬度带大气特征的差异，对全球代表性数据按照纬度带进一步分类，针对不同的纬度带产生不同的背景协方差矩阵。一维变分算法根据输入的观测亮温的海陆分类和地理位置，调用相应的背景协方差矩阵进行反演计算。可使一维变分算法在反演大气参数时具有更高的反演精度，且操作简单易行。
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公开(公告)号：CN112329334A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011105498.X
申请日：2020-10-15
申请人： 洛阳师范学院
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01L11/00 , G06F111/10
摘要： 一种基于模拟亮温的MWHTS和MWTS‑II融合反演海面气压方法，该方法包括分别建立大气数据集与MWHTS的观测亮温和MWTS‑II的观测亮温的匹配数据集；基于匹配数据集构造人工大气数据集，并输入到辐射传输模型RTTOV计算MWHTS和MWTS‑II的模拟亮温，测试MWHTS和MWTS‑II对海面气压的灵敏性；建立MWHTS和MWTS‑II融合反演海面气压的反演通道组合，把反演通道组合的模拟亮温作为输入，把相应的海面气压作为输出，训练BP神经网络，获得MWHTS和MWTS‑II融合反演海面气压的反演模型；利用反演通道组合的观测亮温预测反演通道组合的模拟亮温，输入到MWHTS和MWTS‑II融合反演海面气压的反演模型，反演海面气压。本方法可利用较少通道的观测亮温实现海面气压的探测，且较单一探测仪器具有较高的探测精度，操作简单易行。
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公开(公告)号：CN112965144B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110178470.7
申请日：2021-02-09
申请人： 洛阳师范学院
摘要： 一种提高一维变分算法反演大气温湿廓线精度的方法，选择较长时间跨度的大气数据，建立包含大量数据的全球代表性数据，并根据地表差异对全球代表性数据进行海陆分类，进而考虑到不同纬度带大气特征的差异，对全球代表性数据按照纬度带进一步分类，针对不同的纬度带产生不同的背景协方差矩阵。一维变分算法根据输入的观测亮温的海陆分类和地理位置，调用相应的背景协方差矩阵进行反演计算。可使一维变分算法在反演大气参数时具有更高的反演精度，且操作简单易行。
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公开(公告)号：CN113311510A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110508746.3
申请日：2021-05-11
申请人： 洛阳师范学院
摘要： 一种基于模拟亮温的MWHTS观测亮温的分类方法，属于微波遥感技术领域。针对我国风云三号C星和D星搭载的重要载荷——微波湿温探测仪（MWHTS），本发明提供一种基于模拟亮温的MWHTS观测亮温的分类方法，所述方法包括建立包含MWHTS观测亮温、MWHTS模拟亮温和大气参数的匹配数据集；以大气参数中的云水总含量为参考值，建立MWHTS观测亮温的参考晴空数据集、参考云天数据集和参考雨天数据集；求解MWHTS模拟亮温与MWHTS观测亮温之间的亮温差值的绝对值，获得亮温差值绝对值；以参考晴空数据集和参考雨天数据集中的数据量为参考，分别建立基于亮温差值绝对值的晴空阈值和雨天阈值，进而获得MWHTS晴空观测亮温、MWHTS云天观测亮温和MWHTS雨天观测亮温。
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公开(公告)号：CN111737913A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010544507.9
申请日：2020-06-15
申请人： 洛阳师范学院
摘要： 一种基于云水含量反演的MWHTS晴空观测亮温选择方法，所述方法包括建立MWHTS观测亮温与气候学数据集在时间和空间上的匹配数据，计算对应的MWHTS模拟亮温，并形成分析数据集和验证数据集；把分析数据集中的云水含量为0作为严格晴空阈值，选择MWHTS严格晴空观测亮温，并以严格晴空下的MWHTS模拟亮温的计算精度为标准，调整严格晴空阈值，形成对应的晴空阈值；基于分析数据集和BP神经网络，建立MWHTS观测亮温反演云水含量的最佳反演模型；使用验证数据集中MWHTS观测亮温反演云水含量，根据云水含量反演值和晴空阈值选择MWHTS晴空观测亮温。本发明方法可直接利用MWHTS观测亮温实现MWHTS晴空观测亮温的有效选择，正确率高且操作简单易行。
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公开(公告)号：CN111737641A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010543768.9
申请日：2020-06-15
申请人： 洛阳师范学院
摘要： 一种基于神经网络的MWHTS通道权重函数计算方法，所述方法包括把大气参数和MWHTS观测高度角输入到辐射传输模型RTTOV，计算大气分层中的每一层到卫星载荷MWHTS的大气透过率；根据大气透过率计算MWHTS通道权重函数廓线，建立大气参数、MWHTS观测高度角和MWHTS通道权重函数廓线的匹配数据集；基于匹配数据集训练BP神经网络，针对MWHTS每个通道分别建立基于BP神经网络的MWHTS通道权重函数廓线计算的最佳模型；建立MWHTS通道权重函数极大值样本并作为深度神经网络的输出，以大气参数和MWHTS观测高度角为深度神经网络的输入，训练深度神经网络，针对MWHTS每个通道分别建立基于深度神经网络的MWHTS通道权重函数极大值所在大气分层计算的最佳模型。本方法计算速度较快且计算量较小，操作简单易行。
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