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申请/专利权人：西安科技大学
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的地表下行太阳短波辐射空间降尺度方法，包括：获取待处理地表下行短波辐射数据；将所述待处理地表下行短波辐射数据输入至降尺度模型，获取地表下行短波辐射降尺度结果，其中，所述降尺度模型由训练集训练而成，所述训练集为历史地表下行短波辐射数据。本发明不依赖大量的高空间分辨率气象输入数据，仅使用低分辨率的地表下行太阳短波辐射数据、近地表温度数据、露点温度数据和地形数据作为输入。输出的高分辨率地表下行太阳短波辐射数据，不仅分辨率得到提升，地表下行太阳短波辐射数据的精度也得到提升，能够更好的显示地表下行太阳短波辐射的空间分布。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的地表下行太阳短波辐射空间降尺度方法，其特征在于，包括：获取待处理地表下行短波辐射数据；将所述待处理地表下行短波辐射数据输入至降尺度模型，获取地表下行短波辐射降尺度结果，其中，所述降尺度模型由训练集训练而成，所述训练集为低分辨率的地表下行短波辐射数据、近地表温度数据、露点温度数据和地形数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安科技大学 一种基于卷积神经网络的地表下行太阳短波辐射空间降尺度方法
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