一种基于深度学习的气象卫星数据处理方法

本发明涉及气象数据处理技术领域，公开一种基于深度学习的气象卫星数据处理方法，包括：步骤1、获取多模态气象卫星数据，气象卫星数据包括红外波段数据、可见光波段数据、多光谱波段数据、辅助地面观测数据和气象雷达数据；步骤2、通过卷积自编码器对气象卫星数据进行去噪处理。通过设计跨模态自注意力机制，将红外、可见光和多光谱数据的特征进行交互融合，充分挖掘不同数据源间的互补信息，实现多模态气象卫星数据的深度特征表达，解决单一数据源难以全面表征复杂气象现象的问题，得到显著提升模型对复杂气象现象感知能力的效果，提高多模态数据的协同分析能力，为气象预测和现象检测提供更高的精度和鲁棒性。