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FY-2G卫星冬夏云量产品偏差分析被引量：9: 2017年; 开展卫星反演云量的精度评估是业务应用的基础,也是充分发挥卫星观测效益的前提。利用同类卫星产品EOS Aqua/MODIS云产品,选取2015年6月和12月共80个个例,包括43个白天个例,37个夜间个例。采用交叉比对方法对FY-2G云量产品进行相对偏差分析。结果表明:FY-2G与Aqua/MODIS计算云量总体趋势相当,无论从时间分布(白天和夜间)还是季节分布(6月和12月)上看,FY-2G与Aqua云量相对偏差较为稳定,FY-2G反演云量小于Aqua/MODIS反演云量。匹配个例中FY-2G平均云量为72.81%,Aqua/MOD1S平均云量是76.19%,两者相关系数为0.74。两者绝对偏差小于5%的像元比例为72.34%;云量偏差绝对值小于15%的像元比例为79.51%。FY-2G与Aqua/MODIS云量偏差主要来自各自卫星的观测能力与所采用的云检测算法。与具有36个探测通道、星下点最低空间分辨率为0.01°×0.01°的Aqua/MODIS观测数据相比,FY-2G所具有的5通道、星下点最高空间分辨率为0.05°×0.05°的观测数据会出现对云,尤其是破碎云和薄卷云的漏检。两种具有不同时空属性的数据在匹配处理时采用的不同算法也会在比对分析中引入偏差。; 刘健崔鹏肖萌; 关键词：AQUA 云量

机器学习在遥感影像分类中的应用被引量：1: 2021年; 概述了机器学习的主要方法及其在遥感影像的主要应用方向,涵盖环境生态遥感中机器学习技术的研究、应用情况及近年来的新进展。通过使用深度学习对FY-3C气象卫星资料进行积雪检测的应用实例,说明深度学习模型可以利用大数据的优势不断提高检测精度,在某些指标中取得了更优于传统机器学习的精度,可解决传统机器学习难以解决的一些问题,从而带动遥感应用模式的创新。; 高昂唐世浩肖萌郑伟; 关键词：遥感影像分类

利用太阳法自动标定L波段探空雷达天线指向被引量：6: 2018年; L波段探空雷达方位、仰角的标定通常借助北极星和经纬仪来完成,对其正确性缺乏可靠有效的检验工具,本文利用高精度的太阳位置算法,采用Python语言进行程序设计和封装,根据台站实际经纬度、太阳赤纬角和时差,从理论上计算出太阳实时位置去标定雷达天线指向,并在多个台站进行了测试和偏差分析,其精度为≤0.3°,参考国内新一代天气雷达天线波束指向定标技术指标(≤0.3°),其精度达到相关业务要求。同时,该算法软件还能为探空员日常检查雷达性能,判断雷达有无故障提供更为快捷的手段,确保探空资料的可靠性。; 叶飞肖萌银莲弓宇恒陈士英王庆有; 关键词：天线指向

L波段探空雷达天线指向自动标定技术研究: L波段探空雷达方位、仰角的标定通常借助北极星和经纬仪来完成，对其正确性缺乏可靠有效的检验工具，本文利用高精度的太阳位置算法，采用Python语言进行程序设计和封装，根据台站实际经纬度、太阳赤纬角和时差，从理论上计算出太阳...; 叶飞肖萌银莲弓宇恒陈士英王庆有; 关键词：天线指向

基于影响力指标分析“风云卫星”公众号的服务现状: 2021年; 在缺乏用户直接意见反馈的情况下,由公众号文章所触发的用户行为数据是公众平台传播途径分析最客观的信息来源,是评估公众号影响力的主要依据。随着国民经济和社会的快速发展,公众获取气象信息的渠道不仅限于电视、广播、报纸、杂志等传统传播信息的媒介,在气象服务需求日渐加大的今天,微博、微信等新媒体的出现可以更加便捷现代人获取各种气象信息。微信公众平台与传统媒体相比,不仅可以存储大量的用户,而且传播信息的速度也非常之快,其入门槛也比较多。; 贾煦肖萌咸迪; 关键词：气象信息信息来源

基于深度语义分割的FY-2E遥感影像云检测方法: 2021年; 本文提出了一种基于深度语义分割技术的全自动云检测算法,可提高FY-2E遥感影像的云检测精度。首先,将FY-2EL1数据与精度较高的云检测结果进行匹配,获得用于训练和评估样本的数据集;其次,设计了深度语义分割网络,并针对训练集中正负样本严重失衡的问题,改进了损失函数,可以有效提取云的边界;最后,分别以FY-2E和MODIS数据作为训练和标签样本训练网络,得到了可用于FY-2EL1影像检测的四分类模型。试验结果表明,在四分类检测中,所提方法的准确率达到了75%,Kappa系数为0.53左右。与现有多通道阈值法相比,采用所提方法进行二分类检测可提高约90%样本的准确率,部分样本的准确率提升20%以上。此外,所提方法对云边缘、破碎云等细节识别能力较强,且具有一定的鲁棒性,受训练样本中的误判类别影响较小。未来通过扩充数据集并优化网络,可提高FY-2全圆盘影像的数据质量。; 高昂肖萌唐世浩姜灵峰咸迪郑伟; 关键词：遥感风云二号云检测

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肖萌