基于机器学习的FY-4B卫星反演沙尘强度分析  

Analysis of Sand and Dust Intensity Retrieval from FY-4B Satellite Based on Machine Learning

作　　者：张翔 ZHANG Xiang(Inner Mongolia Autonomous Region Meteorological Data Center,Inner Mongolia 010051,China)

机构地区：[1]内蒙古自治区气象数据中心,内蒙古010051

出　　处：《电子技术(上海)》2025年第1期71-73,共3页Electronic Technology

基　　金：内蒙古自治区科技计划项目(2022YFSH0128)。

摘　　要：阐述一种基于XGBoost方法的沙尘能见度反演方法。该方法利用国家地面气象观测站的能见度数据及对应时次的FY-4B卫星AGRI L1资料数据,构建一个沙尘强度数据集,并运用机器学习领域的XGBoost方法,成功构建沙尘强度预测模型。模型检验结果显示,该方法能够有效反演出沙尘的强度。This paper describes a dust visibility inversion method based on the XGBoost method.The method utilizes visibility data from national ground meteorological observation stations and corresponding FY-4B satellite AGRI L1 data to construct a dust intensity dataset.Using the XGBoost method in the field of machine learning,it constructs a dust intensity prediction model.The model validation results show that this method can effectively invert the intensity of sand and dust.

关 键 词：机器学习 FY-4B卫星 能见度预测 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程]