CN119493995A 一种人工智能订正的交叉辐射定标方法和装置 （国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心)）

一种人工智能订正的交叉辐射定标方法和本发明公开了一种人工智能订正的交叉辐对应的待定标遥感仪器输出值输入到拟合曲线感仪器输出值和红外遥感仪器光路部件的温度通过网络输出获得任意时刻遥感仪器的定标结2S3：将待定标遥感仪器输出值和红外遥感仪器S4：将遥感仪器某一时刻的观测数据值和该时刻的光S301：将某一时间点上的待定标遥感仪器输出值xj和该时间点上的光路温度测量值S303：创建含有输入层、至少一层隐含测值ypred和真实标签y计算当前模型的损失值；根据各轮训练中的损失值，计算并记录梯所述拟合曲线获取模块用于通过时空匹配方法获取样本所述数据处理模块用于选定一系列时间点，获取该时间点上的红外遥的温度测量值；并将选定的一系列时间点对应的待定标遥感仪器输出值输入到拟合曲线所述训练模块用于将待定标遥感仪器输出值和红外遥感仪器光路部件的温度测量值所述数据获取模块用于将遥感仪器某一时刻的观测数据值和该时刻的光路温度测量3所述输入子模块用于将某一时间点上的待定标遥感仪器输出值xj和该时间点上的光路所述模型创建子模块，用于创建含有输入层、至少一层隐含层和输出4[0003]全球天基交叉定标系统(GSICS)是由世界气象组织(WMO)和气象卫星协调工作组(CGMS)发起的一个国际计划，目的是通过对国际业务运行的卫星遥感仪器进行交叉定标，理单位)样本点对，也可以是待定标仪器的数据计数值(DigitalNumber)和基准仪器的辐5[0025]所述拟合曲线获取模块用于通过时空匹配方法获取样本对，对样本数据进行拟6[0027]所述训练模块用于将待定标遥感仪器输出值和红外遥感仪器光路部件的温度测[0028]所述数据获取模块用于将遥感仪器某一时刻的观测数据值和该时刻的光路温度[0031]所述输入子模块用于将某一时间点上的待定标遥感仪器输出值xj和该时间点上[0036]在本发明的一实施方式中，损失函数采用形式，其中，[0037]与现有技术相比，根据本发明的一种人工智能订正的交[0038]图1是根据本发明一实施方式的一种人工智能订正的交叉辐射定标方法的流程[0039]图2是根据本发明一实施方式的一种人工智能订正的交叉辐射定标装置的结构示7准GSICS方法推荐的获取两台红外遥感仪器样本对的方法，即通过时空匹配方法获取大量可以是辐亮度(物理单位为瓦/平方米·微米·球够多可以训练得到满足精度的GSICS_AICNN网络。这些时间点上的红外遥感仪器光路部件[0052]在选定上述时间点后，将该K个时间点上的待定标遥感仪器输出值{xj|j＝1,8后由该时刻的待定标遥感仪器输出值xj所对应的交叉定标结果值yj作为神经网络的输出；络进行训练，本发明将其命名为人工智能订正的交叉辐射定标网络(GSICSbasedAI[0055]神经网络可以选择(但不限于)如全连接神经网络，可以采用(但不限于)优化器′[0064]人工智能订正的交叉辐射定标网络(GSICS-AICNN)采用如下代码(以Python代码9可以是辐亮度(物理单位为瓦/平方米·微米·球[0085]数据处理模块2用于选定一系列时间点，获取该时间点上的红外遥感仪器光路部训练得到满足精度的GSICS_AICNN网络。这些时间点上的红外遥感仪器光路部件的温度测[0087]在选定上述时间点后，将该K个时间点上的待定标遥感仪器输出值{xj|j＝1,[0088]训练模块3用于将待定标遥感仪器输出值和红外遥感仪器光路部件的温度测量值[0089]在训练模块3中，由每个时间点上的待定标遥感仪器输出值xj和该时间点上的红外遥感仪器光路部件的温度测量值[T1,T2,…,TM]共同构成M+1维向量作为神经网络的输入，然后由该时刻的待定标遥感仪器输出值xj所对应的交叉定标结果值yj作为神经网络的神经网络进行训练，本发明将其命名为人工智能订正的交叉辐射定标网络(GSICSbased[0090]神经网络可以选择(但不限于)如全连接神经网络，可以采用(但不限于)优化器[0092]输入子模块301，用于将某一时间点上的待定标遥感仪器输出值xj和该时间点上′[0099]人工智能订正的交叉辐射定标网络(GSICS-AICNN)采用如下代码(以Python代码[0110]数据获取模块4，用于将遥感