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用神经网络进行多波段卫星信息的降水估测
引用本文:桂海林,郁凡.用神经网络进行多波段卫星信息的降水估测[J].气象科学,2004,24(2):177-184.
作者姓名:桂海林  郁凡
作者单位:南京大学大气科学系,南京,210093
基金项目:国家重点基础研究发展规划项目 (G19980 4 0 910 ),国家自然科学基金项目 (40 175 0 0 7)资助
摘    要:本文用BP神经网络对日本GMS-5的VIS(可见光)、IR1(红外1)、WV(水汽波段)、及红外1与红外2波段亮温差资料进行降水强度与降水落区的估测。经1998年夏季6~8月降水期间的1208个检验样本的检验,无雨、小到中雨和大到暴雨的三等级降水的估测准确率分别达到89.04%、70.34%、60.1%。

关 键 词:多波段卫星图象  BP神经网络  降水
收稿时间:2002/11/18 0:00:00
修稿时间:2002年11月18

ESTIMATION OF RAINFALL USING MULTISPECTRAL SATELLITE DATA BY BP NETWORK
Gui Hailin and Yu Fan.ESTIMATION OF RAINFALL USING MULTISPECTRAL SATELLITE DATA BY BP NETWORK[J].Scientia Meteorologica Sinica,2004,24(2):177-184.
Authors:Gui Hailin and Yu Fan
Abstract:In this paper,the VIS ,IR,WV etc. of GMS-5 dataset are used by BP network for predicting the rainfall and rainfall area,the comparision result of 1208 test samples from Jun. to Aug. in 1998 has shown that the accuracy rate of no rain,light or moderate rain and heavy rain achieved 89.04 %,70.34 %,60.1 % respectively.
Keywords:Multispectral satellite BP neural network Rainfall
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