公开(公告)号：CN116246179A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202211657656.1

申请日：2022-12-22

Applicant: 中国人民解放军61540部队 ,  哈尔滨工程大学

Inventor： 成巍 ,  姜宇航 ,  李亚云 ,  孙敬哲 ,  高峰 ,  刘厂

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及气象技术领域，且公开了一种基于深度学习的卫星云图外推方法，包括：使用历史卫星观测数据构建气象卫星时间序列云图数据集；构建基于深度学习的卫星云图外推模型；根据构建的卫星时间序列云图数据集对该深度学习模型进行训练，得到卫星云图外推模型；将实时的卫星时间序列云图数据输入卫星云图外推模型，模型输出未来一段时间的卫星云图，从而实现卫星云图外推。本发明利用深度学习的时间和空间特征提取能力，基于历史卫星时间序列云图数据集训练模型，能够对实时的卫星云图数据进行时间序列预测，克服了现有技术不足。

公开(公告)号：CN116908940A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310842860.9

申请日：2023-07-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高峰 ,  姜宇航 ,  刘厂 ,  成巍 ,  张绍晴

IPC: G01W1/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01W1/14

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的卫星降水预测方法，属于气象技术领域；具体包括：首先，使用历史卫星观测数据和历史降水量网格数据构建卫星降水预测数据集；然后，构建基于深度学习的卫星降水预测模型；利用卫星降水预测数据集对搭建的卫星降水预测模型进行训练，得到卫星降水预测模型的最优参数；将实时的卫星观测数据输入训练好最优参数的卫星降水预测模型中，输出未来时刻的降水量数据，从而实现实时的卫星降水预测。本发明具有较好的区域扩展能力，仅需要获得卫星观测资料，即可扩展至其他地区进行降水预测。