公开(公告)号：CN118230116A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410214801.1

申请日：2024-02-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高峰 ,  王永禄 ,  刘厂

IPC: G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V20/13

Abstract: 本发明是一种基于机器学习应用FY‑4A/GIIRS数据反演大气温湿廓线的方法，属于卫星气象观测技术领域。本发明使用FY‑4A卫星的高光谱红外大气垂直探测仪GIIRS通道数据作为样本特征数据集，使用ERA5再分析数据集的大气温度与湿度数据与GIIRS数据集构建标签，构建训练数据集；基于深度可分离卷积、密集连接机制、注意力机制改进U‑NET模型，构建三维大气温度、湿度廓线模型；使用训练数据集优化模型，利用优化模型进行实时反演，将小区域结果拼接获得整个研究区域的三维大气温湿廓线。本发明实现了对所研究区域的三维大气温湿廓线的反演，更好地利用了通道数据和深度挖掘信息，提高了反演的大气温湿廓线的准确性。