[发明专利]主被动遥感相结合的大气温湿度廓线处理方法及系统有效
| 申请号： | 201410246309.9 | 申请日： | 2014-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN104007486A | 公开（公告）日： | 2014-08-27 |
| 发明（设计）人： | 马舒庆;曹云昌;杨荣康;车云飞 | 申请（专利权）人： | 中国气象局气象探测中心 |
| 主分类号： | G01W1/02 | 分类号： | G01W1/02 |
| 代理公司： | 北京中建联合知识产权代理事务所 11004 | 代理人： | 朱丽岩 |
| 地址： | 100081 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种主被动遥感相结合的大气温湿度廓线处理方法及系统，系统包括以下步骤：通过微波辐射计探测获取大气微波辐射亮温数据，通过云雷达探测获取云垂直结构数据，通过地面气象要素传感器探测获取探测区的地面气温、湿度及气压数据；数据处理器建立三层前馈的BP神经网络模型进行处理训练，得到参数优化的BP神经网络模型；数据处理器将探测得到的大气微波辐射亮温数据、云垂直结构数据及地面气温、湿度及气压数据作为输入层输入该BP神经网络模型，通过BP神经网络处理输出得到大气温度及湿度廓线。本发明主被动遥感相结合的大气温湿度廓线处理方法及系统有效地减小了有云天气处理大气温湿度廓线的误差，提高了大气廓线的准确度及有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 被动 遥感 相结合 大气 温湿度 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种主被动遥感相结合的大气温湿度廓线处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：所述数据处理器建立三层前馈的BP神经网络模型，所述BP神经网络模型包括输入层、隐层及输出层，所述数据处理器根据历史大气数据对所述BP神经网络模型进行处理训练，得到参数优化的BP神经网络模型；步骤S2：将微波辐射计及云雷达的天线均指向探测区的天空，通过微波辐射计探测获取大气微波辐射亮温数据，通过云雷达探测获取云垂直结构数据，通过地面气象要素传感器探测获取探测区的地面气温、湿度及气压数据；步骤S3：将探测得到的大气微波辐射亮温数据、云垂直结构数据及地面气温、湿度及气压数据输出至数据处理器；步骤S4：所述数据处理器将探测得到的大气微波辐射亮温数据、云垂直结构数据及地面气温、湿度及气压数据作为输入层输入该BP神经网络模型，通过BP神经网络处理输出得到大气温度及湿度廓线。
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