【摘 要】
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风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单
【机 构】
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北京理工大学,国家卫星气象中心,代尔夫特理工大学
【基金项目】
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国家自然科学基金重大科研仪器项目(61527805),国家自然基金面上项目(41775030),教育部高等学校创新引智计划项目(B14010)
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风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13 dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据
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