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1.
充分利用国家科技部大力推行的DVBS共享数据平台,加强气象卫星遥感数据的广泛应用,特别是发挥卫星垂直探测器(ATOVS)资料在我国数值天气预报以及监测重大灾害性天气系统中的作用。该文介绍了基于DVBS系统的NOAA/ATOVS资料的处理、分析与显示系统的概况及主要功能,并以2005年7月人们关注的台风“海棠”为个例,展示了利用该系统在监测和分析台风或强对流天气时的独特优势。该系统的建立,将解决省、地气象部门不能实时获取ATOVS资料的问题,并将推动ATOVS资料在气象以及相关部门的实际应用。  相似文献
2.
针对FY3D/MERSI和EOS/MODIS的云检测问题,提出了一种基于深度学习技术的全自动云检测算法,首次将深度学习引入到卫星影像云检测领域。本算法使用深度全卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks)作为核心结构,基于EOS/MODIS基本云检测原理选择合适的通道作为特性向量参数,针对不同的场景进行分类和网络模型的训练,最终得到基于深度学习的云检测模型。经过EOS/MODIS数据和FY3D/MERSI数据的测试,云检测的精度达到98%以上,可以看出基于深度学习的云检测算法能够用于云检测,该算法具有效率高、精度高等特点,云检测效果理想。  相似文献
3.
FY-3D极轨气象卫星作为最新一代的极地轨道气象卫星,其图像数据包含了丰富的植被、河流、山区等地表信息,对陆地资源调查、地表类型变化监测等具有重要作用。但几乎每轨遥感图像大约有2/3区域都被云雾覆盖,无法直接获取云层下的地表信息用于产品应用。本文研究晴空数据合成技术,首次提出反射率最小合成法、植被指数最大合成法和西格玛合成法的3个标准联合运用的晴空合成技术,利用先进的多时次气象卫星遥感数据合成技术,自动生成FY-3D中分辨率光谱成像仪(MERSI-II)250m分辨率晴空遥感数据,较好地实现了云和云阴影的去除,生成的晴空效果良好,具备了后续应用的价值。  相似文献
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