申请/专利权人：华中科技大学

申请日：2020-05-25

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN111651934B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F30/25;G06F18/241;G06N3/0499;G06N3/084;G06F111/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2020.10.13#实质审查的生效;2020.09.11#公开

摘要：本发明属于冰云反演领域，具体涉及一种冰云廓线反演方法，包括：根据待反演冰云的多频段亮温中的冰粒不敏感频段亮温，计算用于划分待反演冰云的霰廓线类别的中间变量，并基于中间变量采用各类别对应的霰廓线反演神经网络，反演霰廓线；采用反演所得霰廓线，将冰廓线置零，正演无冰亮温并计算其与多频段亮温中冰粒敏感频段亮温的亮温差；根据亮温差计算用于划分待反演冰云的冰廓线类别的中间变量，并基于中间变量采用各类别对应的冰廓线反演神经网络，反演冰廓线；合并反演所得所有霰、冰廓线而得到冰云廓线。本发明利用不同频段亮温对冰、霰粒子辐射差异，对冰、霰粒子分别反演；并对不同类廓线采用不同神经网络，降低反演复杂度并提高反演精度。

主权项：1.一种冰云廓线反演方法，其特征在于，包括：根据待反演冰云的多频段亮温中冰粒不敏感频段亮温，计算用于划分待反演冰云的霰廓线类别的中间变量，以从该频段亮温中划分出每个类别对应的亮温，并采用该类别对应的霰廓线反演神经网络，反演得到霰廓线；采用所有所述霰廓线，将冰廓线置零，正演无冰亮温并计算其与所述多频段亮温中冰粒敏感频段亮温的亮温差；根据该亮温差计算用于划分待反演冰云的冰廓线类别的中间变量，以从该频段亮温中划分出每个类别对应的亮温，并采用该类别对应的冰廓线反演神经网络，反演得到冰廓线；将反演得到的各类别霰廓线和各类别冰廓线合并，得到冰云廓线；其中，用于区分待反演冰云的霰廓线类别的中间变量为霰廓线的霰粒子路径总量；所述霰廓线反演神经网络的构建方法包括：根据分布不同的历史各种霰廓线及其对应的霰粒子路径总量，对霰粒子路径总量设定霰廓线不同分布的分类门限，以每个分布类别的历史各霰廓线作为输出、该类别的历史各霰廓线对应的冰粒不敏感频段亮温作为输入，训练该类别对应的霰廓线反演神经网络，得到多个类别对应的霰廓线反演神经网络；用于区分待反演冰云的冰廓线类别的中间变量为冰廓线的冰粒子等效云高；所述冰廓线反演神经网络的构建方法包括：根据分布不同的历史各种冰廓线及其对应的冰粒子等效云高，对冰粒子等效云高设定冰廓线不同分布的分类门限，以每个分布类别的历史各冰廓线作为网络输出、该类别的历史各冰廓线对应的所述亮温差作为输入，训练该类别对应的冰廓线反演神经网络，得到多个类别对应的冰廓线反演神经网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华中科技大学 一种冰云廓线反演方法

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