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基于时空自监督学习的静止气象卫星时序超分方法研究
编号：2148
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更新：2024-04-12 06:44:40 浏览：330次
口头报告
报告开始：2024年05月18日 16:20（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S12] 主题12、大气物理与气象气候 [S12-1] 主题12、大气物理与气象气候 专题12.1（18日下午，222）
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摘要
作为解决气象数据分辨率差异的重要方法，气象数据的超分方法常受限于高-低分辨率数据对的缺失而难以拟合可靠的超分映射关系。本研究针对该挑战，提出了一种基于时空自监督学习的时序超分模型。研究首先基于2018年至2022年FY-4A/AGRI的中国区域常规观测数据（REGC）构建红外通道时序高-低分辨率数据集，以该数据集训练模型进行红外通道超分映射关系的显式建模，训练后的模型再迁移至FY-4A及FY-4B的全圆盘观测数据中以实现无数据对条件下的时序超分。模型的核心创新在于结合时空预测网络和内插帧合成网络，优化了序列变化趋势和时空一致性的协同作用，从而提高超分性能。通过在2023年REGC数据集上的测试，本模型展示了超过90%的内插帧准确率和低于2%的虚警率，证明了其在可验证条件下的有效性和准确性。
关键词
深度学习,超分辨率,风云四号静止气象卫星
报告人
林翔
博士研究生 国防科技大学气象海洋学院稿件作者
全部评论
重要日期
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会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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