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结合深度卷积网络及光学图像的降雨强度识别

2020-07-15洪思弟赖绍钧林志玮丁启禄刘金福

福建农林大学学报(自然科学版) 2020年4期
关键词:分类模型

洪思弟, 赖绍钧, 林志玮,3,4, 丁启禄, 刘金福,5,6

(1.福建农林大学计算机与信息学院,福建 福州 350002;2.福州市气象局,福建 福州 350014;3.福建农林大学林学院,福建 福州 350002;4.福建农林大学林学博士后流动站,福建 福州 350002;5.福建农林大学海峡自然保护区研究中心,福建 福州 350002;6.生态与资源统计福建省高校重点实验室,福建 福州 350002)

降雨量为某一地区某一时间内的降水数据,具有地域性和时效性.降雨量高低直接影响到旱涝灾害的形成,进而对人们日常生活造成影响[1].中国作为全球旱涝灾害频发的国家之一[2],2017年和2018年我国因洪涝和地质灾害造成的直接经济损失共达2 971亿元,因旱灾造成的直接经济损失亦共有630亿元[3-4].通过检测降雨量制定合理的防御旱涝措施,有助于减少旱涝灾害对国民经济造成的损失.气象监测站采用人工测量及自动测量两种手段进行降雨量检测,其中人工检测是观测员采用雨量器对降雨量进行记录;而自动检测是采用双翻斗雨量传感器,由汇集漏斗、计量翻斗和计数翻斗协同工作,从而计算得到降雨量大小.无论是人工检测或是自动检测均能够得到较为精确、可靠的降雨量数值.但是,气象站点能够得到的仅是小区域的降雨量,难以代表整个降雨地区的降雨量;且在暴雨期间,容易受限于通讯或者交通条件,延误降雨情报的送达[5-9].而雷达监测降雨量是通过向监测区域发射雷达波束,使用雷达接收机回收该区域的回波功率,并接收雨滴直径值,计算得到该区域的降雨量大小.张利平等[10]结合卡尔曼滤波法和增长模繁殖法基于雷达监测降雨量;……

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