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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的云导风时空误差订正方法及系统，属于卫星遥感技术领域。其方法包括：获取云导风数据和再分析数据；构建云导风多通道数据集；训练时空误差订正网络；基于质量评价函数，利用所述云导风的时间与空间融合数据和所述再分析数据进行数据质量分析，并进行迭代训练；获取待处理的云导风数据，并利用训练好的时空误差订正网络进行特征分析，以得到相应的云导风的时间与空间融合数据。本发明利用与风场密切相关的气压与温度数据对风场进行物理约束，并且构建时空订正网络模型，使时间特征和空间特征进行共享并融合，确保单份云导风资料特征的完整性。
主权项：1.一种基于深度学习的云导风时空误差订正方法，其特征在于，所述方法包括：获取云导风数据和再分析数据；所述云导风数据包括三个通道数据：低层水汽通道数据、高层水汽通道数据和红外通道数据；构建云导风多通道数据集；所述云导风多通道数据集包括：风场、气压场和温度场；训练时空误差订正网络；所述时空误差订正网络的输入为所述云导风多通道数据集，所述时空误差订正网络的输出为云导风的时间与空间融合数据；基于质量评价函数，利用所述云导风的时间与空间融合数据和所述再分析数据进行数据质量分析，并进行迭代训练；获取待处理的云导风数据，并利用训练好的时空误差订正网络进行特征分析，以得到相应的云导风的时间与空间融合数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于深度学习的云导风时空误差订正方法及系统
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