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基于深度学习从静止卫星模拟热带气旋微波图像
编号：913
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更新：2024-04-11 10:22:39 浏览：1140次
张贴报告
报告开始：2024年05月18日 09:44（Asia/Shanghai）
报告时间：1min
所在会场：[SP] 张贴报告专场 [sp12] 主题12、大气物理与气象气候
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摘要
热带气旋生命周期大部分位于海上，但海洋是常规观测的盲区，气象卫星具有观测范围广、观测时次多等特点。20世纪60年代以来，静止卫星成为全天候监测热带气旋的重要手段，其搭载的红外观测仪具有时空分辨率高、覆盖范围广的优势，但红外波段只能观测云顶，微波波段则可以穿透云层观测云下的对流结构。然而，微波辐射仪受制于体积和重量，只能搭载于低轨卫星，扫描范围远小于静止卫星，难以持续观测不断移动的热带气旋。本研究尝试构建一个深度学习模型，以红外云图作为输入，输出模拟的微波图像，从而弥补热带气旋微波观测资料数量不足的缺陷，为提高热带气旋强度和尺度估计能力提供数据支撑。
关键词
热带气旋,深度学习,卫星观测
报告人
李张瑞
博士研究生 南京大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
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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