基于卷积神经网络的卫星云量计算

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卫星云图解译是利用卫星云图进行的气象应用的研究,在气象卫星云图解译的领域里,云的分类和云量计算是核心,但是由于目前的方法对卫星光学参数以及对卫星云图的特征利用率不高,所以导致了云图解译中的云分类和云量计算不是很准确,实际的云量计算应用也没有成熟到业务化的地步;本文是在调研了国内外相关研究的基础后,重点研究了卷积神经网络在卫星云图的云量计算中的应用。近年来,深度学习,特别是卷积神经网络在很多应用领域都表现出强大的适应性和鲁棒性,卷积神经网络具有良好的容错、并行处理和自学习能力,因此,本文使用了一种基于
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针对光学和介电功能薄膜制备中的离化率低和靶面污染问题,设计了一种磁控溅射沉积系统,系统包括磁控溅射靶装置、等离子体源和阳极清洗装置。主要结论有:(1)在磁控溅射靶装置设计中,采用磁流体密封替代橡胶轴承密封,提高了靶装置的密封性,极限真空度可达10-6 Pa;采用旋转磁钢代替固定磁钢,使靶材的利用率从30%提高到60%,同时避免了靶装置在预先清洗时的污染;设计了靶装置的驱动端,完成了电机、传动装置和
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光谱成像技术集传统成像和光谱学于一身从目标中获取空间域光谱信息,这项技术在早些时候主要应用于遥感探测,到目前以广泛应用于生物医学领域,作为生物医学的强大分析工具。同时,偏振测量技术也已经在遥感监测,目标识别,生物医学领域有了实际应用。因此,研究利用空间光谱技术来获取包括线偏振、圆偏振信息在内的各类偏振信息的测量系统具有必要性和迫切性。本文提出一种应用于白光场景下的快照偏振测量技术,此项技术结合Sa
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