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卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)已用于星载全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system-reflectometry,GNSS-R)海冰检测,其具有数据预处理简单、最大限度保留反射面信息等优势,但已有GNSS-R CNN海冰检测方法研究的数据集时间跨度较小,代表性有限,且未考虑训练集内海水、海冰时延多普勒图(delay-Doppler map, DDM)的比例对方法泛化能力的影响。针对该问题,首先提出一种筛除畸形DDM方法,有效筛除错误数据;然后,设计合适的CNN结构及参数,通过小样本对比实验发现CNN模型在训练集内海水、海冰DDM的比例为1∶1时具有高准确率和最佳泛化能力,并优化数据集选取策略;最后使用2018年全年大样本数据集评估改进的方法在大数据量和大时间跨度时的有效性和可靠性。研究表明,改进的方法通过加强数据质量控制、优化数据集选取策略,提升了CNN海冰检测方法的泛化能力及可靠性,使其更适用于实际应用场景,为海冰消融等研究提供参考。
相似文献42.
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利用地基微波辐射计资料,比较了2017年7月成都双流机场的两次雷雨过程,根据天气形势分为"两高切变"和"东高西低"2类,在此基础上分析微波辐射计要素变化特征,结果表明:在垂直方向0~10 km,以相对湿度达到80%来区分干区和湿区,则两次过程前3 h,相对湿度在垂直方向均呈现"上下干、中间湿"三层结构,并早于近地层前2 h达到饱和状态;过程期间相对湿度呈现"上干、下湿"两层结构;过程结束后湿层抬高,低层变干。两次过程水汽含量充沛,保持在70 kg/m~2以上,峰值超过85 kg/m~2。每一次中阵雨发生后水汽含量都会短暂回落,但仍高于过程前的数值,不足2 h后再次发生中阵雨。由0℃线高度变化可知,降水过程中,暖区(温度≥0℃)内相对湿度≥90%;云中液态水含量主要分布于6 km以下,温度在0℃以上的液态水占比很高,故两次过程以暖云降水为主。雷雨前1 h左右有"低层气温上升,0℃层抬升,K指数、CAPE指数也明显增大"的典型特征。降水发生在相对湿度、水汽总含量、云中液态水含量和稳定度指数快速增长的波峰中。 相似文献
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子午线轮胎的缺陷检测方法比较多,频谱分析法是基于频域的图像分析方法,其主要功能是获取图像在频域中的纹理特征。傅里叶变换能够将时域的信号分解为频域各频率分量下之和,即分解为各个频率下的谱。然后通过对得到的频谱进行图像处理,判断轮胎有无缺陷。实验证明使用基于傅里叶变换的频谱分析法进行子午线轮胎缺陷检测可以大幅降低工作量,提高轮胎检测效率。 相似文献
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我国极度缺乏结冰气象条件中的云层数据,我国民用航空规章第25部附录C结冰条件只能复制于美国航空规章,对飞行探测得到的结冰云层数据进行附录C符合性分析的方法也少有研究。附录C结冰条件形成于20世纪40年代末,当时的探测手段与如今采用先进探测仪器所获取的数据形式有很大差异,因此首先明确附录C结冰条件参数的具体定义,根据当前探测仪器测量数据的高分辨率特性,对数据处理与分析方法进行研究。最后基于该方法对安庆结冰气象探测数据进行了分析,从分析结果看,该方法能够清晰呈现所探测结冰云层的结冰条件基本特征及其与附录C的符合性程度。 相似文献
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地基微波辐射计探测在黄河上游人工增雨中的应用 总被引:3,自引:2,他引:1
利用2003、2004年夏秋季在青海省河南县的地基双频段微波辐射计连续观测资料,在实施系统探测实验以进行辐射亮温值(TB(23.87),TB(31.65))与大气汽态总水汽含量(Q)和云中积分液态水含量(L)值反演处理的基础上,分析了黄河上游河曲地区的云水特征,并进行了降水预测及人工增雨作业指标的探讨。结果表明:在黄河上游河曲地区,7—9月纯晴天无云天气条件下,L值基本为0,表明了统计回归反演的显著性。多云条件下Q值和L值分别在3.76~4.75g·cm-2、227.34~859.42g·m-2的范围内。可降水云天气,Q值在5.23~8.65g·cm-2间,L值在421.18~1016.37g·m-2的范围内;积雨云个例分析表明,在降雨开始前近5小时的降雨酝酿期内,Q及L的增加有明显的波动,但在对流云出现并发展时,Q和L总是急剧上升,在降雨前达到一峰值;由河南站和西安站的Q、L值比较差异可以看出,Q、L值受水汽输送、地形等因素的影响,黄河上游河曲地区的人工增雨潜力有显著的优势;所计算出的降水预测阈值,可作为该地区人工增雨作业指标的参考。 相似文献
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