公开(公告)号：CN118296349A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410354491.3

申请日：2024-03-27

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 田淼 ,  黄霁 ,  姜文洁 ,  张汇楠 ,  陈睿 ,  骆通 ,  王子林 ,  刘海波 ,  王斌清 ,  宿万栋

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和微波数据的热带气旋定强方法，属于气象遥感技术领域。本发明通过将卫星微波数据反演合成了热带气旋暖核三维数据，充分还原了热带气旋的三维结构特征，从而能够实现除使用数据的温度值大小与强度建立关系外，还能通过三维结构的变化趋势与强度大小建立关系；同时在三维卷积网络中加入了多尺度注意力网络模块和暖核区间定位裁剪器，能够自适应提取不同尺寸大小的结构特征，以及精准定位暖核的核心区域，准确建立核心暖核形状特征和温度异常值与强度的关联；使用双分支网络同时训练未平恒数据和重平衡数据，在保证所有强度类别的热带气旋的估计误差较低的情况下，还能有效解决高强度热带气旋的普遍低估问题。

公开(公告)号：CN118366049A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410343312.6

申请日：2024-03-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 田淼 ,  黄霁 ,  陈睿 ,  罗攀 ,  张汇楠 ,  骆通 ,  刘海波 ,  侯依凡 ,  王斌清 ,  姜乐

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/72

Abstract: 本发明公开了一种用于极轨卫星气象观测资料补全方法，属于空间科学和遥感技术领域。本发明采用自监督的训练策略，训练掩码与缺失区域具有相似分布模式，针对性地提升网络对极轨卫星缺失观测数据的补全结果，并且降低网络对标签数据的需求，可在不引入任何其他来源数据、不进行数据时空匹配的前提下训练网络；根据观测亮温数据受陆面辐射影响的特性，引入大陆轮廓先验知识，提升大片连续缺失数据以及海陆交界处缺失数据的补全效果。最后，使用门控卷积网络补全极轨卫星的观测数据，得到完整麦卡托投影下的格点数据。本发明在控制深度学习模型参数量和数据需求的基础上，利用数据的空间一致性及结合大陆轮廓，实现高准确地预测和补全观测数据。