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在人工影响天气业务中,对人影作业潜力区的划定,目前还没有准确的定量化指标。 传统方法依靠人工读图,通过分析卫星云图、雷达回波图、模式资料等来确定适于开展人影作业的潜力区。 这些方法对经验依赖性较大,随意性较强,可靠性不高,人影业务的效果受到很大影响。 当前基于深度学习的图像识别技术发展迅猛,在学术界和工业界都有了大量应用。 深度学习能有效地提取图像中的丰富信息,为解决人影作业潜力区的划定难题提供了新思路和新方向。 文中阐述了云雾降水基本机制,分析了卫星云图、雷达回波图在人影领域的应用。 介绍了基于深度学习的图像识别原理,分析了三种不同的深度学习结构模型,提出利用卷积神经网络对卫星云图、雷达回波图等海量图片数据进行处理,充分挖掘图片中的重要信息,准确地划定人影作业潜力区,提高人影作业的针对性和时效性,使人影业务发挥更大的作用。

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《基于图像识别的人工影响天气业务的研究》

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文件号：062127

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