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公开(公告)号:CN107529647B
公开(公告)日:2021-02-09
申请号:CN201611107944.4
申请日:2016-12-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多层无监督稀疏学习网络的云图云量计算方法,首先利用前向逐层稀疏自动编码机对图片进行无监督的逐层特征编码得到高阶语义信息,然后利用高阶语义信息将云图分为厚云、薄云及晴空,最后利用“空间相关法”计算云图中的总云量。本发明比传统卫星云图云量计算的准确度高,并且相同硬件条件下样本训练的时间和云量计算的时间得到很大的缩减。
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公开(公告)号:CN107529647A
公开(公告)日:2018-01-02
申请号:CN201611107944.4
申请日:2016-12-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多层无监督稀疏学习网络的云图云量计算方法,首先利用前向逐层稀疏自动编码机对图片进行无监督的逐层特征编码得到高阶语义信息,然后利用高阶语义信息将云图分为厚云、薄云及晴空,最后利用“空间相关法”计算云图中的总云量。本发明比传统卫星云图云量计算的准确度高,并且相同硬件条件下样本训练的时间和云量计算的时间得到很大的缩减。
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