[发明专利]基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法在审
| 申请号： | 202110648613.6 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113534158A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 孙逢林;覃丹宇;李博;陆其峰 | 申请（专利权）人： | 国家卫星气象中心（国家空间天气监测预警中心） |
| 主分类号： | G01S13/95 | 分类号： | G01S13/95;G01S13/89;G01S7/41;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/00;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 陈琳琳;杨青 |
| 地址： | 100081 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及强对流天气预警技术领域，尤其涉及基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法，所述方法包括：根据随机森林的方法选取静止轨道气象卫星成像仪的敏感性通道；所述敏感性通道为与雷达反射率因子相关性强的通道；接收静止轨道气象卫星成像仪下传的敏感性通道数据，输入预先建立和训练好的雷达反射率因子反演模型，得到反演结果。本发明的方法为雷达未覆盖地区的灾害性天气提供基本的探测和诊断数据，可以较直观地了解雷达资料覆盖不完全的强对流系统和台风气旋强度分布的有益效果；可以缩短时间间隔，更利于监测快速发展的对流系统；并且具备更强的非线性重构的能力，反演精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 静止 轨道 气象卫星 雷达 反射率 因子 反演 方法 | ||
【主权项】：
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