卫星观测中自动检测环气事件的可视化-分析方法

估算热带气旋的位置与强度，对预测灾难性天气事件具有至关重要的意义。本研究将此任务视为一个检测与回归挑战，具体针对北印度洋（NIO）地区进行建模，其中最佳路径位置与风速信息作为标签。当前的环气检测与强度估计过程涉及耗时的基于物理的仿真研究，仅使用图像特征可实现显著加速与更精确的预测。虽然传统方法通常需要大量先验知识进行训练，但本研究正在探索替代方法以提升效率。本研究旨在专注于环气检测、强度估计及相关方面，仅使用图像输入和数据驱动方法，从而实现更快的推理时间并实现自动化处理，与当前在 SAC 所使用的 NWP 模型形成对比。针对算法开发，本文提出了一种新型的两阶段检测与强度估计模块。在第一阶段检测中，我们尝试在由 INSAT3D 捕获的整个图像上定位环气；对于强度估计任务，我们提出了一种 CNN-LSTM 网络，采用 ResNet-18 作为骨干网络，能够捕捉环气中心图像的时空特征。