公开(公告)号：CN117805940A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311850152.6

申请日：2023-12-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 吴铭 ,  熊宇同 ,  张闯 ,  郭亨 ,  徐梦秋

IPC: G01W1/00 ,  G01S19/14 ,  G01C3/20

Abstract: 本发明提供一种基于双卫星成像仪的云顶高度测量方法，包括：使用定点于不同经度的两颗静止轨道卫星，分别为一号、二号卫星；获取一、二号卫星的成像仪于同一时刻记录的卫星图像；在一号卫星采集的第一张卫星图像中确定探测的目标区域；并记录其经纬度坐标；根据经纬度坐标，快速确定探测区域在第二张卫星图像的像素坐标，记录第二横坐标；根据第一与第二横坐标差值计算视觉差，基于双目视觉的测距方法，计算目标区域云顶与卫星平面的距离；卫星平面的高度与云顶与卫星平面的距离做差，得到云顶高度，本发明使用的遥感图像来自于卫星成像仪，具有广域覆盖、持续监测、全天候监测的特点，且卫星在同一轨道上运行使数据具有高度一致性，算法本身具有计算便捷的特点，适合推广应用。

公开(公告)号：CN116720156A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310751074.8

申请日：2023-06-25

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 吴铭 ,  张闯 ,  朱洵 ,  熊宇同 ,  张彬 ,  李蔚青 ,  姚博

IPC: G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络多模态气象数据融合的气象要素预报方法，属于数值天气预报技术领域。本发明利用多模态气象数据(静止气象卫星数据和地面气象站观测数据)的互补优势(自上而下的遥感观测+自下而上的地面观测)完成气象预报任务，弥补单一来源数据的不足；通过构建卫星‑观测站多模态数据融合框架进行多模态特征融合，并提出基于多图融合的图卷积神经网络框架，从多角度挖掘站点地理位置之间的关系、不同气象要素之间的内在联系，构建多种静态图和动态图，并通过自适应学习融合时序多图特征，实现全天候、高精度的地面观测站气象要素预报。