[发明专利]一种卫星云图预测方法及系统

权利要求书

1.一种卫星云图预测方法，其特征在于，包括：

获取灰阶图集合；所述灰阶图集合包括历史设定时间段内多个时刻以及当前时刻的灰阶图；

计算所述灰阶图集合内两个相邻时刻的灰阶图之间的光流矢量构成第一光流矢量集合；一个所述光流矢量包括横向光流矩阵和纵向光流矩阵；

将所述第一光流矢量集合输入U型卷积神经网络模型得到待预测时间段内多个待预测时刻的光流矢量构成第二光流矢量集合；

根据所述第二光流矢量集合按照递归最近邻原则对所述当前时刻的灰阶图处理得到多个所述待预测时刻的灰阶图；

所述根据所述第二光流矢量集合按照递归最近邻原则对所述当前时刻的灰阶图处理得到多个所述待预测时刻的灰阶图，具体包括：

按照临近预报区域对所述当前时刻的灰阶图进行裁剪得到裁剪后的基准灰阶图；

根据所述第二光流矢量集合从所述裁剪后的基准灰阶图上进行递归重建得到多个所述待预测时刻的图像；

按照最近邻原则对多个所述待预测时刻的图像分别进行采样得到多个所述待预测时刻的重建图像灰阶图；

按照预报展示区域对所有所述待预测时刻的重建图像灰阶图分别进行裁剪得到多个所述待预测时刻的灰阶图；

所述计算所述灰阶图集合内两个相邻时刻的灰阶图之间的光流矢量构成第一光流矢量集合，具体包括：

按照光流计算区域对所述灰阶图集合中的每张灰阶图进行裁剪得到裁剪后的灰阶图集合；

计算裁剪后的灰阶图集合内两个相邻时刻的灰阶图之间的光流矢量构成光流矢量组；

按照光流保存区域对所述光流矢量组中的所有光流矢量裁剪得到第一光流矢量集合。

2.根据权利要求1所述的一种卫星云图预测方法，其特征在于，所述按照光流保存区域对所述光流矢量组中的所有光流矢量裁剪得到第一光流矢量集合，具体包括：

按照光流保存区域对所述光流矢量组中的所有光流矢量裁剪得到裁剪后的光流矢量；

将所有裁剪后的光流矢量分别保存成HDF文件构成第一光流矢量集合，一个裁剪后的光流矢量对应一个HDF文件。

3.根据权利要求1所述的一种卫星云图预测方法，其特征在于，所述将所述第一光流矢量集合输入U型卷积神经网络模型得到待预测时间段内多个待预测时刻的光流矢量构成第二光流矢量集合，具体包括：

按照临近预报区域对所述第一光流矢量集合中的各光流矢量分别进行裁剪得到多个裁剪后的第一集合光流矢量；

将所述裁剪后的第一集合光流矢量输入U型卷积神经网络模型得到第二光流矢量集合。

4.根据权利要求3所述的一种卫星云图预测方法，其特征在于，所述将所述裁剪后的第一集合光流矢量输入U型卷积神经网络模型得到第二光流矢量集合，具体包括：

将所述裁剪后的第一集合光流矢量输入U型卷积神经网络模型得到临近预报区域多个待预测时刻的光流矢量；

将所有待预测时刻的光流矢量分别保存成HDF文件得到第二光流矢量集合。