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摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的降水强度估计方法,包括:分别获取气象卫星数据和降水数据;根据获取的气象卫星数据,将所需要的估计地区从中裁剪出来,并校正且将其保存为数组的形式;根据获取的降水数据,重采样至所需的空间分辨率下,并对其进行分类获得不同等级的降水强度标签;将降水强度标签转换成只背景及不同等级降水强度的单通道图像,并切割为大小,分别作为降水强度估计模型的输入与标签;建立基于深度学习的降水强度估计模型;训练得到最佳模型;测试新的气象卫星数据,生成一张完整的降水强度估计结果;将生成的降水强度估计结果,叠加到带有shp地形文件上。本发明可以较为准确地估算出相应的降水强度,实现高精度的降水强度估计。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010729618.7 | 专利名称: | 一种基于深度学习的降水强度估计方法 |
申请日: | 2020-07-27 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01W1/14搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |