一种基于VGGNet模型的台风眼识别与台风眼半径估算方法

本发明公开了一种基于VGGNet模型的台风眼识别与台风眼半径估算方法，利用北半球台风卫星红外云图资料和ARCHER算法得到的有眼概率和眼半径数据，构建卷积神经网络VGGNet模型并进行模型训练，最终得到能够根据输入的红外云图自动识别台风眼区特征的系统DLTCEye，包括台风眼有无判别模型DLTCEye‑Prob和台风眼半径估计模型DLTCEye‑Rad。本发明减少了人工干预，大大提高了台风眼识别和半径估计的效率和准确性，并在此基础上构建均一化、长时序、具有气候学意义的北半球台风眼数据集。