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申请/专利权人：成都信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的FY‑4A卫星降水反演估计方法及系统，属于降水反演估计技术领域，解决现有技术无法准确估计降水量，从而不利于了解全球水循环和地球系统的能量平衡问题。本发明包括获取观测资料，包括FY‑4A卫星的L1级数据、L2级数据、FY‑4A卫星数据、DEM高程数据、GPMIMERG卫星降水产品数据、雷达以及雨量计观测数据；对观测资料中的数据进行质量控制，即进行杂波滤、衰减订正或时空尺度变换处理得到科学数据；基于科学数据采用降水估测算法进行降水量估算。本发明用于降水反演估计。
主权项：1.一种基于机器学习的FY-4A卫星降水反演估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取观测资料，包括FY-4A卫星的L1级数据、L2级数据、FY-4A卫星数据、DEM高程数据、GPMIMERG卫星降水产品数据、雷达以及雨量计观测数据；步骤2：对观测资料中的数据进行质量控制，即进行杂波滤、衰减订正或时空尺度变换处理得到科学数据；步骤3：基于科学数据采用降水估测算法进行降水量估算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 基于机器学习的FY-4A卫星降水反演估计方法及系统
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