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[IEEE 2019物联网国际会议(iThings)暨IEEE绿色计算与通信会议(GreenCom)暨IEEE信息物理社会计算会议(CPSCom)暨IEEE智能数据会议(SmartData) - 美国佐治亚州亚特兰大市(2019年7月14日-17日)] 2019物联网国际会议(iThings)暨IEEE绿色计算与通信会议(GreenCom)暨IEEE信息物理社会计算会议(CPSCom)暨IEEE智能数据会议(SmartData) - 基于集成卷积神经网络从红外卫星数据估算热带气旋最大风速
摘要： 热带气旋（TC）最大风速是评估风灾潜力和风暴潮等TC风险的重要参数。先前研究表明，通过基于卫星云图云特征的系列经验规则可估算TC最大风速。卷积神经网络（CNN）等深度学习技术具备提取与理解眼区、螺旋雨带等与最大风速密切相关的云特征的能力。但CNN主要用于目标识别与分类，在回归任务中应用较少。我们提出基于卷积神经网络的集成架构，可更精准地估算TC最大风速。该架构具体包含：用于训练并捕捉云图与其风速间非线性关系的输入层、卷积层、激活函数及池化层，以及执行估算任务的全连接层。我们评估了红外云图与TC最大风速回归领域的最新技术水平，论证了不同组件的必要性，结果表明该方法提升了TC强度估算能力。
关键词： 红外云图，卷积神经网络（CNN），台风最大风速
更新于2025-09-16 10:30:52
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于红外与可见光云图观测的联合编码LBP特征用于地基云分类
摘要： 基于地面云图观测的云类型分类是大气研究中的重要任务。目前广泛采用红外与可见光两类云图观测进行云分类，但现有研究仅对二者进行独立分析或简单对比，未能充分挖掘和整合这两类图像的有用信息。若能充分利用这两种观测的互补信息，分类性能将得到提升。为此，本研究首先发布了具有相同时空分辨率的包含这两类云图的数据库；进而提出LBP（局部二值模式）特征的双观测联合编码策略，通过编码不同观测中LBP模式的联合分布来捕捉两种观测间的相关性，从而实现云分类?；诟檬菘獾氖笛榻峁砻?，相较于单一观测方法，所提方法具有显著优越性。
关键词： 红外云图、云分类、局部二值模式、可见光、联合分布
更新于2025-09-09 09:28:46