针对传统云量预测模型应用于高分辨率卫星影像云量时间序列数据时存在的实用性差、拟合效果差及预测结果准确度低的问题,提出了一种基于双树复小波分解的云量时间序列组合模型预测方法。该方法利用DT-CWT分解的方法提取出云量时间序列的低频趋势信息和高频随机信息,对低频和高频序列分别应用时间序列分析与Elman神经网络的预测方法,然后将两个序列的预测结果重构得到最终的云量预测结果。实验结果表明,应用双树复小波分解的低频信息可以更好的反应云量变化趋势,高频信息也可以更好的保留云量变化的随机信息。该方法预测结果的平均绝对误差和均方根误差相比传统预测模型均有所减小,预测准确度有所提高,能够更好的拟合高分辨率卫星云量时间序列的变化规律。在卫星成像任务规划时将云量预测的结果作为参考信息,选择云量覆盖较小的时间窗口,可以获取更高品质的卫星有效成像数据。
类型: 期刊论文
作者: 白云博,欧阳斯达,杨朦朦,夏学齐,王婷
关键词: 高分辨率影像,双树复小波分解,时间序列分析,神经网络,卫星遥感云量预测,遥感载荷
来源: 航天返回与遥感 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,航空航天科学与工程,自动化技术
单位: 中国地质大学(北京),山东科技大学,成都理工大学
基金: 陆地卫星测绘类产品生产技术与专题生产（2018YFB0504903）
分类号: V474.2;TP751
页码: 106-117
总页数: 12
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