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申请/专利权人：东北电力大学

摘要：本发明公开了一种基于中心区域优化的卫星云图预测方法和系统，属于数字图像处理领域，本发明中通过重构操作将历史卫星云图分别转换为原始时间特征和原始空间特征；将原始时间特征输入到时间编码器生成多尺度时间编码特征，将原始空间特征输入到空间编码器生成多尺度空间编码特征；将编码特征通过拼接操作合成时空特征；将时空特征、多尺度时间编码特征和多尺度空间编码特征输入到时空解码器中，生成用于预测云图的多尺度时空解码特征；将多尺度时空解码特征输入到卫星云图中心区域优化模块，生成未来时刻的中心区域卫星云图；本发明能够对未来云图进行预测，并持续优化预测云图的中心区域，提高了卫星云图中心区域的预测精度。

主权项：1.基于中心区域优化的卫星云图预测方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取历史卫星云图，历史卫星云图的尺寸为B,C,T,H,W，其中C、H和W分别为卫星云图的通道数、高度和宽度，B为神经网络训练时的超参数批大小，T为卫星云图的帧数；步骤S2：通过重构操作将历史卫星云图分别转换为原始时间特征和原始空间特征原始时间特征和原始空间特征的尺寸分别为B×C,T,H,W和B×T,C,H,W；步骤S3：将原始时间特征输入到时间编码器生成多尺度时间编码特征；将原始空间特征输入到空间编码器生成多尺度空间编码特征，具体：时间编码器和空间编码器的结构完全一致，时间编码器和空间编码器均由三个网络架构一致的编码模块串联组成，且上一个编码模块的输出作为下一个编码模块的输入；原始时间特征输入到时间编码器，按照位置的先后顺序时间编码器中三个编码模块分别输出多尺度时间编码特征和和的分辨率分别为H2,W2、H4,W4和H8,W8，且的尺寸为B×C,T3′,H8,W8，将原始空间特征输入到空间编码器，按照位置的先后顺序空间编码器中三个编码模块分别输出多尺度空间编码特征和和的分辨率分别为H2,W2、H4,W4和H8,W8，且的尺寸为B×T,C3′,H8,W8；步骤S4：将和通过重构和拼接操作合成时空特征Fts，Fts的尺寸为B,CT3′+TC3′,H8,W8；步骤S5：将时空特征Fts、多尺度时间编码特征和多尺度空间编码特征输入到时空解码器中，生成用于预测云图的多尺度时空解码特征，具体：时空解码器由三个串联的解码模块组成，且上一个解码模块的输出作为下一个解码模块的输入，三个解码模块网络架构一致，按照位置的先后顺序时空解码器中三个解码模块分别输出多尺度时空解码特征和和的分辨率分别为H4,W4、H2,W2和H,W；解码步骤如下：步骤S51：将时空特征Fts输入到时空解码器中，经时空解码器中第一个解码模块输出的分辨率为Fts分辨率的2倍，的尺寸为B,C1′,H4,W4；步骤S52：将以及拼接在一起，组成混合特征输入到时空解码器中的第二个解码模块，输出步骤S53：将和拼接在一起，组成混合特征输入到时空解码器中的第三个解码模块，输出的分辨率为时空特征Fts的8倍，的尺寸为B,C3′,H,W；步骤S6：将和输入到卫星云图中心区域优化模块，生成未来时刻的中心区域卫星云图；具体生成步骤如下：步骤S61：将送入预测层生成初始卫星云图；预测层为卷积核大小为3×3、卷积步长为1的卷积层；通过预测层将的尺寸B,C3′,H,W变换为B,1,H,W，初始卫星云图的分辨率为H,W；步骤S62：将步骤S61中的初始卫星云图和步骤S52生成的输入到卫星云图中心区域优化模块中，优化中心区域云图；具体优化步骤如下：步骤S621：裁剪初始卫星云图，得到初始卫星云图的中心区域云图；中心区域云图的分辨率为H2,W2；步骤S622：中心区域云图和拼接，利用残差生成器生成中心区域云图优化残差；步骤S623：将步骤S622中生成的中心区域云图优化残差与S621中的中心区域云图求和，得到被优化后的中心区域云图；步骤S624：将步骤S623中被优化后的中心区域云图和步骤S51中的输入到卫星云图中心区域优化模块，重复优化步骤，得到被二次优化的中心区域云图；重复步骤S62的优化步骤，直至生成未来时刻中心区域卫星云图，至此基于中心区域优化的卫星云图预测完成。

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