一种基于深度学习的卫星遥感降水数据融合方法及系统

申请号：CN202411725822

申请日期：2024-11-28

公开号：CN119830199A

公开日期：2025-04-15

类型：发明专利

摘要

一种基于深度学习的卫星遥感降水数据融合方法及系统，融合多源卫星降水探测的优势，构建用于模型训练的数据集，并利用时空匹配系统对多源卫星遥感降水数据进行时空匹配，利用深度学习强大的非线性拟合性，解决了主被动卫星遥感降水数据融合困难的问题，能够高效、高精度地输出卫星遥感降水融合数据产品。

技术关键词

数据融合方法训练深度学习模型地球同步轨道卫星模型训练模块训练集生成误差信号雨量计融合多源融合系统划分方法气象站算法微波特征值非线性