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如何确切的掌握降水的时空分布,对区域气候、水文和生态应用等至关重要。以藏北高原典型区为研究区,在大量地面实况降水观测数据与对长时间序列FY 2C 影像光谱特征和云图特征分析的基础上,获取卫星降水模拟参数特征集以刻画云降水的发生与发展过程,选用最值归一化方法对不同量纲云图特征参数进行归一化处理。构建基于三层前向型反向传播神经网络的卫星降水估算模型,用于该地域降水估算,并采用多指标体系分析模型的降水模拟精度。结果表明：静止气象卫星红外波段能较精确地揭示云的降水机理,较高时间分辨率遥感图像可以监测云图的变化细节,并获取能够反映云图降水特征的降水模拟参数;人工神经网络能较好地刻画该地域卫星降水特征的非线性规律;三层前向型反向传播神经网络卫星降水估算模型的估算结果与雨量计实测值间的相关性可以达到0.57。模型估算结果系统性的低估偏小,预示着对该地域弱降水强度将有较好的指示性 相似文献
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