[发明专利]一种基于深度学习的降水强度估计方法有效
| 申请号： | 202010729618.7 | 申请日： | 2020-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN111983732B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 刘昊;张永宏;王丽华 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G01W1/14 | 分类号： | G01W1/14 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 徐莹 |
| 地址： | 210044 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的降水强度估计方法，包括：分别获取气象卫星数据和降水数据；根据获取的气象卫星数据，将所需要的估计地区从中裁剪出来，并校正且将其保存为数组的形式；根据获取的降水数据，重采样至所需的空间分辨率下，并对其进行分类获得不同等级的降水强度标签；将降水强度标签转换成只背景及不同等级降水强度的单通道图像，并切割为大小，分别作为降水强度估计模型的输入与标签；建立基于深度学习的降水强度估计模型；训练得到最佳模型；测试新的气象卫星数据，生成一张完整的降水强度估计结果；将生成的降水强度估计结果，叠加到带有shp地形文件上。本发明可以较为准确地估算出相应的降水强度，实现高精度的降水强度估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 降水 强度 估计 方法 | ||
【主权项】：
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