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申请/专利权人：四川轻化工大学
摘要：本发明公开了一种地表太阳辐射估算方法，属于太阳辐射估算领域。估算方法包括以下步骤：获取目标区域的云相态，当目标区域的云相态为晴空时，将第一数据集合从第一神经网络的输入层输入，计算得到目标区域的地表太阳辐射值；当目标区域的云相态为水云时，将第二数据集合从第二神经网络的输入层输入，计算得到目标区域的地表太阳辐射值；当目标区域的云相态为冰云时，将第三数据集合从第三神经网络的输入层输入，计算得到目标区域的地表太阳辐射值。本发明利用卫星观测到的数据结合深度学习算法实现地表太阳辐射的估算，不仅提升了地表太阳辐射估算精度，而且极大地提高了对数据的计算效率，实现了对太阳辐射的日变化捕捉能力。
主权项：1.一种地表太阳辐射估算方法，其特征是：包括以下步骤：获取目标区域的云相态，所述云相态包括晴空、水云或冰云；当所述目标区域的云相态为晴空时，获取目标区域的第一数据集合，获取训练完成的第一神经网络，将所述第一数据集合从所述第一神经网络的输入层输入，经过计算，所述第一神经网络的输出层输出得到所述目标区域的地表太阳辐射值；所述第一数据集合包括目标区域的以下维度数据：太阳天顶角、沙尘气溶胶光学厚度、黑碳气溶胶光学厚度、硫酸盐气溶胶光学厚度、海盐气溶胶光学厚度、水汽柱总量、臭氧柱总量和地表反照率；当所述目标区域的云相态为水云时，获取目标区域的第二数据集合，获取训练完成的第二神经网络，将所述第二数据集合从所述第二神经网络的输入层输入，经过计算，所述第二神经网络的输出层输出得到所述目标区域的地表太阳辐射值；所述第二数据集合包括目标区域的以下维度数据：太阳天顶角、水云光学厚度、水云粒子有效半径和地表反照率；当所述目标区域的云相态为冰云时，获取目标区域的第三数据集合，获取训练完成的第三神经网络，将所述第三数据集合从所述第三神经网络的输入层输入，经过计算，所述第三神经网络的输出层输出得到所述目标区域的地表太阳辐射值；所述第三数据集合包括目标区域的以下维度数据：太阳天顶角、冰云光学厚度、冰云粒子有效半径和地表反照率。
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百度查询： 四川轻化工大学 一种地表太阳辐射估算方法
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