强对流天气破坏力强，对海上航行和海洋开发都有着很大的影响，但由于其生命史短，且海上气象测站少，因此难以对其进行快速准确的监测。而静止气象卫星的覆盖范围广、时间分辨率高，因此成为了监测强对流天气的重要手段。本文提出了一种利用Himawari-8卫星影像，基于深度信念网络(DBN)进行强对流云团自动识别的方法。该方法分别提取每张图像的光谱特征TBB13、TBB08-TBB13和TBB13-TBB15，以及基于光谱特征TBB08-TBB13的纹理特征能量Energy和对比度Contrast，再参考CloudSat卫星的云分类产品自动构建样本集，利用此样本集训练DBN模型，以确定模型的参数和结构。使用训练完成的DBN模型进行强对流云团识别，并对识别结果进行后处理。通过典型案例分析和精度评定发现，新方法的临界成功指数CSI为71.28%，检测概率POD为84.83%，虚警率FAR为18.31%。结果表明，该方法可以有效识别处于初生到消散不同阶段的强对流云团，并在一定程度上去除检测结果中多余的卷云。与单波段阈值法、多波段阈值法和支持向量机这3种方法相比，文中提出的方法能够提高强对流云团的识别精度。
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深度学习模型识别静止卫星图像海上强对流云团
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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