单点降尺度 4.1 Delta方法 4.2统计订正 4.3机器学习方法 l 建立特征 l 建立模型 l 模型评估 4.4多算法集成方法 统计方法的区域降尺度 5.1 Delta方法 5.2 基于概率订正方法的 基于WRF模式的动力降尺度 6.1制备CMIP6的WRF驱动数据 利用cdo工具对gcm的输出文件进行重新编码制备wrf的驱动数据 6.1.1针对压力坐标系的数据...
1.最邻近插值法:这是一种最简单的降尺度方法,直接取目标像素点周围最近的高分辨率像素值作为目标像素值。 2.双线性插值法:这种方法通过对目标像素周围四个高分辨率像素进行线性插值,得到目标像素值。 3.双三次插值法:双三次插值法是在双线性插值的基础上,进一步考虑了像素间的非线性关系,通过对周围像素进行三次插...
二、常用人工智能降尺度方法 1.插值法 插值法是一种简单且常用的降尺度方法,通过对原始高分辨率数据进行插值运算,得到低分辨率数据。常见的插值方法包括最邻近插值、双线性插值、双三次插值等。这些方法在保持数据平滑性的同时,降低了数据的分辨率。 2.聚类法 聚类法是将高分辨率数据分为若干个类别,然后对每个类别进...
BCCAQ)的统计降尺度技术,在三种排放情景下(SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5),根据16个GCM结果生成10公里空间分辨率的气候变化预测数据库,使用PS(perfect sibling)方法评估降尺度策略,并以两个GCM(表现最差和最好的模型)作为对照来呈现详细结果。评估
这项研究旨在探索一种新型的混合降尺度方法,即模拟区域气候模型(RCM)的降尺度功能。具体来说,就是学习将大尺度气候信息转换为区域气候模型执行的局部气候信息。这种方法被称为RCM-仿真器,旨在以较低的成本增加高分辨率区域模拟集合的大小。RCM-仿真器基于一种名为UNet的全卷积神经网络算法,显著降低了与RCM运算相关的...
为适应气象数据的降尺度,加入了注意力机制SELayer,在保 持准确性的同时,MSG-SE-GAN能更好地捕捉底层的空间结构。MSG-SE-GAN稳定且 收敛速度快,说明模型训练有效。在降尺度低分辨率气象数据的评估指标和功率谱密 度方面,它优于传统的双线性插值和其他深度学习方法,如卷积神经网络SRCNN、 SRDRNs、生成对抗网络SRGAN...
降尺度方法是指通过降低数据的维度,从而减少数据规模和复杂性,提高统计分析和计算效率的方法。降尺度方法可以根据降维的方式和目标进行分类。 1.1 降维方式 降维方式可以分为线性降维和非线性降维。线性降维方法主要通过线性变换将高维数据映射到低维空间,常用的方法有主成分分析(PCA)、因子分析和线性判别分析(LDA)等。
一种长时序遥感土壤水分降尺度方法,其特征在于,它包括以下步骤: (一)根据MODIS数据的获取情况对CCI长时序遥感土壤水分数据产品进行划分: 将CCI长时序遥感土壤水分数据产品划分为第一部分CCI数据产品和第二部分CCI数据产品;所述第一部分CCI数据产品为MODIS数据可获取时段内的CCI长时序遥感土壤水分数据产品;所述第二部分...
在空间降尺度方法中,深度学习被广泛应用于不同分辨率的遥感数据的融合和转换。 基于深度学习的空间降尺度方法,主要是通过构建神经网络模型,将低分辨率的遥感数据逐步提升到高分辨率。这种方法的优点在于可以自动提取遥感数据的特征信息,并通过多层级的网络结构进行精细的空间转换和预测。同时,它还能通过大规模的数据训练和...
三、统计降尺度方法分类 根据不同的原理和方法,统计降尺度方法可以分为以下几类: 1. 线性统计降尺度方法:该方法基于线性回归原理,通过建立大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的线性关系,实现降尺度的目的。 2. 非线性统计降尺度方法:相较于线性统计降尺度方法,非线性方法更能够准确地描述复杂的气象要素关系。常见的...