基于深度学习从静止卫星模拟热带气旋微波图像
编号:913 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-11 10:22:39 浏览:758次 张贴报告

报告开始:2024年05月18日 09:44(Asia/Shanghai)

报告时间:1min

所在会场:[SP] 张贴报告专场 [sp12] 主题12、大气物理与气象气候

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摘要
热带气旋生命周期大部分位于海上,但海洋是常规观测的盲区,气象卫星具有观测范围广、观测时次多等特点。20世纪60年代以来,静止卫星成为全天候监测热带气旋的重要手段,其搭载的红外观测仪具有时空分辨率高、覆盖范围广的优势,但红外波段只能观测云顶,微波波段则可以穿透云层观测云下的对流结构。然而,微波辐射仪受制于体积和重量,只能搭载于低轨卫星,扫描范围远小于静止卫星,难以持续观测不断移动的热带气旋。本研究尝试构建一个深度学习模型,以红外云图作为输入,输出模拟的微波图像,从而弥补热带气旋微波观测资料数量不足的缺陷,为提高热带气旋强度和尺度估计能力提供数据支撑。
关键词
热带气旋,深度学习,卫星观测
报告人
李张瑞
博士研究生 南京大学

稿件作者
李张瑞 南京大学
谈哲敏 南京大学
白磊 上海人工智能实验室
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重要日期
  • 会议日期

    05月17日

    2024

    05月20日

    2024

  • 03月31日 2024

    初稿截稿日期

  • 03月31日 2024

    报告提交截止日期

  • 05月20日 2024

    注册截止日期

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厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
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