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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明提供一种基于LSTM神经网络的FY4A4B云覆盖率反演方法及系统，涉及光学定量遥感领域。该方法，包括将对地观测样本数据分为全云、部分云和晴空三种类型，并建立历史数据集A；将部分云类型的数据分离出来，并建立历史数据集B；建立基于LSTM神经网络的天空分类模型A；建立基于LSTM神经网络的云量反演模型B；对基于LSTM神经网络的天空分类模型A和基于LSTM神经网络的云量反演模型B分别进行检验并统计结果；完成实时的FY‑4A4BAGRI一级观测数据对视场类型的分类，对视场类型中的部分云视场给出视场内的具体云量值，实现对FY‑4A4B云覆盖率产品的实时输出。本发明不仅给出云检测产品，还能给出具体云量及时为大气科学研究准确地提供云覆盖率产品。
主权项：1.一种基于LSTM神经网络的FY4A4B云覆盖率反演方法，其特征在于，包括：获取对地观测样本数据；根据时间、空间匹配的2B-CLDCLASS-LIDAR云量产品，将对地观测样本数据分为全云、部分云和晴空三种类型，并建立历史数据集A；将部分云类型的数据分离出来，并建立历史数据集B；将历史数据集A中的一部分数据作为训练集进行分析，建立基于LSTM神经网络的天空分类模型A；将历史数据集B中的一部分数据作为训练集进行分析，建立基于LSTM神经网络的云量反演模型B；将历史数据集A中的另一部分数据作为测试集对基于LSTM神经网络的天空分类模型A进行检验并统计结果，将历史数据集B中的另一部分数据作为测试集对基于LSTM神经网络的云量反演模型B分别进行检验并统计结果；通过训练后的基于LSTM神经网络的天空分类模型A完成实时的FY-4A4BAGRI一级观测数据对视场类型的分类，通过训练后的基于LSTM神经网络的云量反演模型B对视场类型中的部分云视场给出视场内的具体云量值，实现对FY-4A4B云覆盖率产品的实时输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于LSTM神经网络的FY4A/4B云覆盖率反演方法及系统
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