摘要
本发明公开了一种基于中心区域优化的卫星云图预测方法和系统,属于数字图像处理领域,本发明中通过重构操作将历史卫星云图分别转换为原始时间特征和原始空间特征;将原始时间特征输入到时间编码器生成多尺度时间编码特征,将原始空间特征输入到空间编码器生成多尺度空间编码特征;将编码特征通过拼接操作合成时空特征;将时空特征、多尺度时间编码特征和多尺度空间编码特征输入到时空解码器中,生成用于预测云图的多尺度时空解码特征;将多尺度时空解码特征输入到卫星云图中心区域优化模块,生成未来时刻的中心区域卫星云图;本发明能够对未来云图进行预测,并持续优化预测云图的中心区域,提高了卫星云图中心区域的预测精度。
技术关键词
卫星云图
编码特征
解码模块
编码器
编码模块
解码器
残差生成器
分辨率
生成多尺度
可读存储介质
网络架构
重构
尺寸
深度学习框架
数字图像处理
神经网络训练
预测系统
计算机
系统为您推荐了相关专利信息
收缩膜
优化控制系统
参数
预测模型训练
数据收集模块
三维重建方法
柔性制造系统
语义分割模型
交叉注意力机制
3D点云
视频插帧方法
多模态特征融合
残差学习
嵌入特征
事件流数据
深度学习模型
预报方法
海洋环境数据
网格化气象数据
预报系统