GNSS信号估算大气可降雨系统原理及应用进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 孙一丹

作者： 孙一丹;郭中华;杨昌智;毛克彪;辛晓平;王一帆;王平

作者机构：

关键词： GNSS;北斗卫星系统;机器学习;大气可降雨系统

期刊名称： 中国农业资源与区划

ISSN：

年卷期： 2022 年 009 期

页码： 50-59

收录情况： 北大核心

摘要： [目的]通过分析机器学习方法与传统方法各自的优势和缺陷，可以融合机器学习方法和传统方法各自的优势，有效克服经验模型的缺陷，同时提高降雨估算精度，增强了降雨预测的可靠性，从而预防自然灾害。[方法]文章指出将人工智能等相关算法引入GNSS大气可降水量的反演过程成为了当前研究的重要方向，特别是将深度学习神经网络等模型运用到GNSS大气可降水量的探测实验中不仅能够提高实验运算效率及反演精度，还可以在一定程度上减少工作量。[结果]根据系统组合的PPP模式实验数据显示运用北斗系统进行大气可降水量反演具有可行性，反演结果与探空数据有很好的一致性，且将机器学习方法运用到多系统组合的PPP模型的精度更高，能够为天气预测提供技术支撑。[结论]通过对GNSS反演大气可降水量发展的分析，归纳了当前利用GNSS反演大气可降水量的研究方法，对GNSS的大气水汽含量反演从理论到技术应用进行了梳理。同时研发基于约束下的GPS系统和我国北斗卫星系统的联合大气水汽反演系统对于进一步推动GNSS技术在气象和农业方面的应用具有重要作用。

分类号： P228.4%P412

  • 相关文献

[1]基于机器学习算法的烤烟香型分类研究. 郭东锋,闫宁,胡海洲,刘非,邹鹏,窦玉青,张忠锋,舒俊生. 2016

[2]基于机器学习和可见光光谱的冬小麦叶片氮积累量估算. 崔日鲜,刘亚东,付金东. 2016

[3]稀疏分层概率自组织图实例迁移学习方法. 吴蕾,田儒雅,张学福. 2016

[4]基于机器学习的焦油预测模型研究. 郭东锋,刘新民,姚忠达,舒俊生,胡海洲. 2015

[5]基于卷积网络的苹果病变图像识别方法. 王细萍,黄婷,谭文学,吴华瑞,孙闯. 2015

[6]基于词向量的检索扩展方法与农业领域实证. 吴蕾,梁晓贺,乌吉斯古楞,王瑞. 2019

[7]基于无人机遥感的盛花期薇甘菊爆发点识别与监测. 孙中宇,荆文龙,乔曦,杨龙. 2019

[8]机器学习在植物病害识别研究中的应用. 王聃,柴秀娟. 2019

[9]可见光光谱和机器学习的温室黄瓜霜霉病严重度定量估算. 张领先,田潇,李云霞,陈运强,陈英义,马浚诚. 2020

[10]知识图谱驱动的科研档案大数据管理系统构建研究. 雷洁,赵瑞雪,李思经,鲜国建,寇远涛. 2020

[11]基于文献计量的植物表型组学研究进展分析. 李晓曼,张扬,徐倩,谢能付. 2019

[12]基于机器学习方法的动物遗传与育种学科热点趋势预测. 聂秀萍,谢能付,吴赛赛,李小雨,汪汇涓. 2020

[13]基于集成学习的水稻氮素营养及籽粒蛋白含量监测. 张杰,徐波,冯海宽,竞霞,王娇娇,明世康,傅友强,宋晓宇. 2022

[14]机器学习及其在农业中应用研究的展望. 胡林,刘婷婷,李欢,崔运鹏. 2019

[15]基于Softmax分类器的小春作物种植空间信息提取. 蒋怡,黄平,董秀春,李宗南,王昕,魏来,邱金春. 2019

[16]基于机器视觉技术的动物行为自动识别和分类. 钱蓉,詹凯,王重龙. 2016

[17]基于图像特征的水稻叶片全氮含量估测模型研究. 杨红云,罗建军,孙爱珍,万颖,易文龙. 2020

[18]基于机器学习的高分辨率遥感影像农业大棚提取. 马海荣,罗治情,陈聘婷,官波. 2020

[19]多源遥感数据特征优选的大兴安岭沿麓不同农作物提取. 于利峰,乌兰吐雅,李继辉,于伟卓,敦惠霞. 2020

[20]线性模型与机器学习模型对牦牛体重预测的比较. 巴桑旺堆,平措占堆,朱彦宾,达娃央拉,俄广鑫,周东珂,杨柏高,彭阳洋,郭怡. 2019

作者其他论文 更多>>

微信小程序