面向大场景的三维云层辐射传输双阶段网络计算方法

本发明涉及一种基于深度学习的三维云层辐射传输计算方法，该方法提出了面向大规模场景的三维云层辐射传输计算的双阶段网络，提升了三维云层辐射传输计算的效率和精度。本发明基于实际工程中大规模云层的复杂三维结构和光学属性，而云层辐射传输计算难以同时满足速度与精度的特点，基于离散区域辐射守恒的联合计算网络，将大规模三维云层场景离散化为多个子区域，计算出每个子区域的辐射亮度并聚合为整个场景的辐射亮度。基于全局光学属性的融合增强网络，通过二维卷积核将三维云层光学属性转化为二维云层光学属性，得到全局辐射分布并将其与前述计算结果进行图像融合。实验表明，本发明可以有效提升三维云层辐射传输计算的精度和效率。