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申请/专利权人：国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心)
摘要：本发明涉及基于多源卫星载荷的海面风场网格化智能融合方法及系统，所述方法包括：构建深度神经网络模型，以及结合D‑Matrix统计算法的中低风速反演优势，获取全风速段MWRI海面风速产品；多源卫星数据与EC背景场时空匹配处理，获取融合分析时段的数据源；将EC背景场与融合风场各点的风速、散度、涡度及风速的二阶导数项结合，求得代价函数；根据代价函数，求取代价函数内各代价函数的梯度项，并进行求和，以得到函数梯度；根据代价函数以及函数梯度，求取最终的融合风场。本发明实现了对多源卫星载荷海面风场数据的高效融合，能够提高海面风场数据的精度和时空分辨率。
主权项：1.基于多源卫星载荷的海面风场网格化智能融合方法，其特征在于，包括：对风云、海洋卫星多源散射计进行星-星交叉定标，以及对预报场数据进行风速修正，以得到海风融合背景场；构建深度神经网络模型，以及结合D-Matrix统计算法的中低风速反演优势，获取全风速段MWRI海面风速产品；多源卫星数据与EC背景场时空匹配处理，获取融合分析时段的数据源；将EC背景场与融合风场各点的风速、散度、涡度及风速的二阶导数项结合，求得代价函数；根据代价函数，求取代价函数内各代价函数的梯度项，并进行求和，以得到函数梯度；根据代价函数以及函数梯度，求取最终的融合风场。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 基于多源卫星载荷的海面风场网格化智能融合方法及系统
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