公开(公告)号：CN116010822A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310194886.7

申请日：2023-03-03

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李树 ,  曹青松 ,  储小雪 ,  叶松 ,  王新强 ,  王方原 ,  甘永莹 ,  汪杰君

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N5/01 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种polder、modis和仿真数据结合的随机森林云检测方法。其特征是利用矢量辐射传输模型获取大气顶辐射仿真数据，构建偏振遥感云检测训练数据集；基于随机森林搭建云检测方法模型并把训练数据集带入模型训练；把polder和modis相结合得到实测数据集并带入随机森林模型验证方法有效性。该方法不需要大量实测数据作为训练数据集，降低获取训练数据的成本和误差，同时把两种卫星实测数据结合起来得到更严谨、准确的实测数据，能有效解决单一实测数据造成的云检测精度不高问题。

公开(公告)号：CN115019170A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210623966.5

申请日：2022-06-02

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 李树 ,  曹青松 ,  储小雪 ,  叶松 ,  王新强 ,  王方原 ,  甘永莹 ,  汪杰君

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于辐射仿真数据的深度学习偏振遥感云检测方法。其特征是利用辐射传输模型计算大气辐射特性，获取大气顶辐射仿真数据；对大气顶的仿真数据进行敏感性分析，确定可用于偏振遥感云检测的信息；构建偏振遥感云检测训练数据集；基于SegNet模型，引入通道注意力机制搭建偏振遥感云检测方法模型，对模型及训练数据进行优化；通过实际观测数据验证云检测方法的有效性。该方法不需要大量实际观测数据作为训练数据集，从而有效降低了获取训练数据的成本；同时能有效解决实际观测数据难以对薄云进行有效标注，造成薄云检测精度不高的问题。