人工智能在优化卫星遥感风暴内部潜热三维结构研究中取得新进展
新闻动态 / 2024年10月12日
近日,我院与风云卫星遥感联合实验室李锐教授课题组在利用人工智能优化反演风暴内部潜热释放率方面取得重要进展,研究成果以“Optimizing Satellite-Based Latent Heating Rate Profiling using a Convolutional Neural Network Heating (CNNH) Algorithm”为题,发表在著名遥感学术期刊IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(影响因子7.6)上。我院博后研究员赵宏伟为论文的第一作者,李锐教授为通讯作者,博士研究生杨述评提供了数值模拟数据,国家气象探测中心张鹏研究员、国家卫星气象中心陈林研究员、吴琼高级工程师给予了详细指导。定量估计降水潜热的三维结构对理解和模拟大气环流、云和降水对气候变化的反馈等至关重要。此前,李锐教授课题组利用全连接神经网络构建反演模型实现降水潜热反演,解决了传统物理方法无法捕捉潜热与降水观测之间复杂的非线性映射关系的问题,取得突破性进展(Zhao et al.,2023)。但在降水潜热反演中,如何考虑水凝物的水 ...