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基于深度学习从静止卫星模拟热带气旋微波图像
ID：913
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 10:22:39 Hits：1611
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 09:44（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
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。
Keywords
热带气旋,深度学习,卫星观测
Speaker
李张瑞
博士研究生 南京大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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