基于BP神经网络反演云顶高度

摘要：

精确估计云顶高度可以在数值天气预报以及气候模型领域中起到举足轻重的作用.云顶高度首先影响着加受油机对接,影响着飞机通讯质量,其次降低对目标的识别,还会破坏电磁干扰与抗干扰.因此,获取更精确的云高信息,不仅节约了时间,还避免了错误估计而造成不必要的损失.本文以训练样本集中日本葵花8静止气象卫星光谱通道数据为输入,以美国CALIPSO卫星的结果为输出,通过构建神经网络模型方法,利用BP神经网络,针对葵花8静止气象卫星,建立葵花8卫星云顶高反演模型,使用检验样本集,对反演模型取得的云顶高反演结果进行检验与分析,研究模型的云顶高反演能力、特性和效果.

关键词：云项高度、日本葵花卫星、BP神经网络、反演模型

所属期刊栏目：36

分类号：TP389.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：67-71