[发明专利]基于深度学习的台风强度遥感反演方法有效
| 申请号： | 202010873492.0 | 申请日： | 2020-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN112069955B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 王充;徐青 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01P5/00 |
| 代理公司： | 南京业腾知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32321 | 代理人： | 李静 |
| 地址： | 210098 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的台风强度遥感反演方法，包括以下步骤：确定待反演时刻台风中心的地理坐标信息，获取待反演时刻卫星的云图；读取卫星云图中的地理坐标信息以及预设的若干个波段的亮温数据；确定台风中心位置在卫星云图中的坐标点，并以该坐标点为中心，构建基于波段亮温数据的三维矩阵；构建基于focal_loss损失函数的8个二分类CNN模型；将三维矩阵数据输入8个二分类CNN模型中，得到并输出相应的数值，其中最大数值对应的台风等级即为该时刻台风的强度类别；根据上述所得数值计算得该时刻台风的最大风速。本发明能有效解决现有深度学习方法存在的反演台风强度难以找到最佳通道组合以及台风样本分布不均衡带来副作用的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 台风 强度 遥感 反演 方法 | ||
【主权项】：
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