融合卫星云图时空信息的热带气旋定强方法、介质及设备

摘要

本发明提出了一种融合卫星云图时空信息的热带气旋定强方法、介质及设备，属于深度学习模型预测领域。本发明基于热带气旋的最佳路径数据和红外卫星云图数据进行时空匹配获得红外云图影像，再基于红外云图影像获取空间权重矩阵，通过正弦函数对热带气旋持续时间进行编码获得时间编码值，进而利用空间权重矩阵和时间编码值对红外卫星云图数据进行时空加强，以时空信息增强后的红外云图影像输入经过训练的卷积神经网络模型中，预测得到目标时刻的热带气旋强度。本发明可根据时空编码信息对原始卫星红外云图进行时空加强，可以弥补数据驱动下深度学习模型的不足，提高模型的可解释性，并大大提升卷积神经网络模型对热带气旋的定强精度。