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申请/专利权人：兰州大学
申请日：2023-12-12
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118053077A
主分类号：G06V20/13
分类号：G06V20/13;G06V10/764;G06N20/20;G06N5/01
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明公开了一种利用全天时FY‑4A全圆盘数据探测云‑气溶胶的方法，包括步骤：根据CALIPSOVFM产品的大气特征和气溶胶类型数据对CALIPSO轨道像素进行标记；将FY‑4ATOAR数据集投影到平面坐标系中，通过最邻近插值法将ERA‑5数据的空间分辨率调整为与FY‑4A相同的4km，FY‑4ATOAR和ERA‑5数据合并生成网格样本数据集；在4kmx4km网格样本数据与CALIPSO的在轨数据的时空匹配中，将时间差选择在30分钟以内，每一个CALIPSO轨道像素匹配一个经纬度最近的网格像素，生成在轨样本数据集；基于非线性混合模型构建子模型；将整个圆盘区域的网格样本数据集输入到各子模型中进行检测，获取完整全圆盘预测数据。本发明可以融合多个机器学习模型的优势，可有效降低过拟合风险，对异常值具有一定鲁棒性。
主权项：1.一种利用全天时FY-4A全圆盘数据探测云-气溶胶的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、根据CALIPSOVFM产品的大气特征和气溶胶类型数据对CALIPSO轨道像素进行标记，所述标记包括标注大气特征分类标签、标注气溶胶类型标签、标注云类型标签；S2、将FY-4ATOAR数据集投影到平面坐标系中，通过最邻近插值法将ERA-5数据的空间分辨率调整为与FY-4A相同的4km，FY-4ATOAR和ERA-5数据合并生成网格样本数据集；S3、在4kmx4km网格样本数据与CALIPSO的在轨数据的时空匹配中，将时间差选择在30分钟以内，每一个CALIPSO轨道像素匹配一个经纬度最近的网格像素，生成在轨样本数据集；S4、基于非线性混合模型构建子模型，所述子模型包括大气特征分类模型、气溶胶分类模型、云分类模型；S5、将整个圆盘区域的网格样本数据集输入到各子模型中进行检测，获取完整全圆盘预测数据，包括大气特征分类结果、气溶胶分类结果、云分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 一种利用全天时FY-4A全圆盘数据探测云-气溶胶的方法
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