摘要
本发明公开了一种基于多通道卫星数据的多时相云图预测方法及预测模型,具体为:步骤1:下载不同波段的卫星云图;步骤2:将不同波段的卫星云图进行拼接,构成多通道卫星云图;步骤3:计算每个卫星云图中每个像素的亮温值,从而将卫星云图映射至亮温值形式;步骤4:对每个卫星云图中的亮温值进行对数归一化处理;步骤5:构建多通道多时相云图预测网络,并将步骤4中归一化处理后的多通道卫星云图作为训练集训练多通道多时相云图预测网络,得到训练好的多通道多时相云图预测网络;步骤6:采用训练好的多通道多时相云图预测网络进行预测。本发明生成的卫星云图预测结果更加真实。
技术关键词
卫星云图
多通道
采样模块
输出特征
模型训练模块
网络
数据处理模块
数据采集模块
像素
拼接模块
注意力
上采样
输出模块
训练集
处理器
图像
滤波器
系统为您推荐了相关专利信息
模型构建方法
深度强化学习
多场景
遗传算法编码
场景特征
医学图像分割方法
输出特征
解码器
上采样
编码器
磁共振图像数据
图像信噪比
深度学习方法
噪声模型
噪声图像
人流量分析
人流量数据
数据特征提取
人流量信息
预测时间间隔