重庆舍特气象应用研究所有限责任公司周浩获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆舍特气象应用研究所有限责任公司申请的专利基于卫星遥感数据的强对流云团识别方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121582809B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202610106051.5,技术领域涉及:G06V20/13;该发明授权基于卫星遥感数据的强对流云团识别方法及系统是由周浩;张宇杭;吴思颖设计研发完成,并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卫星遥感数据的强对流云团识别方法及系统在说明书摘要公布了:本申请公开了基于卫星遥感数据的强对流云团识别方法及系统,涉及气象遥感与灾害性天气监测领域,该方法包括:对多谱段卫星数据时空配准形成多通道时序序列,并引入与之匹配的环境参量,计算自适应动态阈值以稳定提取候选云团对象;融合多谱段视觉特征与环境物理特征构建对流复杂度指标,生成节点特征;进一步以候选云团为节点、空间邻近为边构建图结构,输入物理约束图卷积模型,在邻域聚合中由环境物理特征进行门控约束,输出各云团强对流概率、严重度评分及地理范围。由此,通过采用环境物理先验与图结构推理的融合机制,提升模型在不同气候背景下的适配能力与输出一致性,并从整体上增强了识别结果的可靠性与可解释性。
本发明授权基于卫星遥感数据的强对流云团识别方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于卫星遥感数据的强对流云团识别方法,其特征在于,所述方法包括: 获取待监测区域在至少一个观测周期内的多谱段卫星遥感观测数据,并获取与所述多谱段卫星遥感观测数据在时间和空间上相对应的环境参量数据;对所述多谱段卫星遥感观测数据执行时空配准预处理,以生成按时间顺序排列的多通道观测数据序列;所述多谱段卫星遥感观测数据包括可见光通道数据、红外窗区通道数据以及水汽通道数据;环境参量数据包括表征对流环境的温湿廓线参数、对流有效位能类参数、抬升指数类参数、对流层顶相关参数及垂直风切变类参数中的至少一类; 基于所述环境参量数据确定用于云团分割的自适应动态阈值,具体包括: 从所述环境参量数据中提取各个像素坐标处的对流层顶温度和相对湿度因子,并计算所述多通道观测数据序列在局部窗口内的红外亮温标准差; 构建环境自适应阈值函数以计算各个像素点对应的自适应动态阈值: , 式中,表示像素坐标,和为预设的经验调节系数,为以为中心的预设邻域窗口内红外亮温标准差,为像素坐标处的相对湿度因子; 利用所述自适应动态阈值对所述多通道观测数据序列中目标观测时刻的云区执行候选提取处理,以得到候选云团区域集合,其中,所述候选云团区域集合中每一候选云团区域均对应一组空间连通的像素区域; 针对所述候选云团区域集合中的各个候选云团区域,基于所述多通道观测数据序列提取图像视觉特征,并基于所述环境参量数据确定环境物理特征,根据所述图像视觉特征与所述环境物理特征构建用于表征所述候选云团区域强对流程度的对流复杂度指标,具体包括: 计算候选云团区域内的红外通道亮温标准差、水汽与红外通道的亮温差,利用盒维数算法估算表征云顶表面粗糙度的分形维数,以及利用光学流算法计算表征时序演变的面积增长率; 从所述环境参量数据中映射与所述候选云团区域空间对应的对流有效位能和对流抑制能量; 采用非线性融合函数将所述图像视觉特征与所述环境物理特征进行融合,以构建对流复杂度指标: , 式中,为对流复杂度指标,为预设的正下界常数,用于对分母进行下界约束;至分别为对应特征项的权重系数; 生成所述候选云团区域的节点特征向量;所述节点特征向量包括所述图像视觉特征、所述环境物理特征以及所述对流复杂度指标; 基于所述候选云团区域集合构建候选云团图结构,所述候选云团图结构的图节点对应各个候选云团区域,图边建立在满足预设距离条件的候选云团区域之间,用于表征候选云团区域的空间邻近关系; 将所述候选云团图结构及各图节点的所述节点特征向量输入至物理约束图卷积分类模型,以输出各个候选云团区域对应的强对流概率和严重度评分,并基于所述强对流概率和所述严重度评分输出强对流云团识别结果,所述强对流云团识别结果至少包括强对流云团的地理范围及对应的严重度评分; 其中,所述物理约束图卷积分类模型在图卷积推理过程中基于所述环境物理特征对邻域特征聚合进行约束,具体包括: 在图卷积层的信息传递过程中,引入能量注意机制对邻居节点的特征聚合权重进行动态调整; 计算节点与其邻居节点之间的物理能量权重系数: , 式中,表示节点的邻居节点集合,和分别表示节点和的对流有效位能,和分别表示节点和的对流抑制能量,为能量调制参数; 基于物理能量权重系数更新节点在第层的隐藏状态: , 式中,为网络层索引,和分别为第层的权重矩阵和偏置,为激活函数,为节点在第层的隐藏状态向量。
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