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主题 : 微信地球变脸 北理工助力中国气象卫星明辨“风起云涌”
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楼主 发表于: 2017-09-27  

微信地球变脸 北理工助力中国气象卫星明辨“风起云涌”

昨日17时,微信启动画面6年来首次变脸,画面背景首次由经典的“蓝色弹珠”换为风云四号拍摄的卫星云图。从非洲大陆视角到地球上的中国,在这背后也有着北理工的一份坚持与付出 。 ~Rs|W;  
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2016年12月11日,风云四号气象卫星在西昌卫星发射中心成功发射,这是世界上第一颗静止轨道气象卫星,卫星综合技术性能国际领先!卫星搭载多通道扫描毫米波太赫兹成像仪载荷,最高工作频率425GHz。2017年9月25日,风云四号正式交付用户投入使用。北京理工大学毫米波与太赫兹技术北京市重点实验室师生参与了风云四号的研制过程中的相关工作。攻克了一系列关键技术,取得卓有成效的结果。 tURIDj%#p  
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精度提高 有效载荷减小 mE}``  
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北理工博士生导师胡伟东承担的科研项目“风云四号气象卫星遥感分辨率增强技术” 可将卫星遥感地面分辨率从70km提高到38km。应用该技术,大气遥感辐射计的可展开天线的口径可从5米缩减为3米,大大减小有效载荷的体积和重量。此项技术打破欧空局垄断,为我国节约大量资金,此前, 欧空局给我国气象局报价为500万欧元。 =c(_$|0  
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仿真评估 提前预防形变 U#Wc!QN-t  
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风云四号卫星采用大口径反射面天线,体积比较庞大、容易受重力、温度、风荷和表面加工误差等因素的影响,使反射面表面发生形变,从而影响遥感图像的精度。 Gyjx:EM  
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北理工太赫兹遥感团队结合设备参数,搭建风云四号毫米波太赫兹成像仪的系统仿真与评估平台,建模分析空间环境或天线形变等因素导致遥感图像变化的趋势和量化特征。保证系统的最佳工作状态,同时为系统定标和载荷故障定位及运行保障提供依据。 pyT+ba#  
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深度学习 改进图像处理 t TA6 p  
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国内首次将深度学习方法应用于风云卫星实测图像处理,信噪比提高5dB。风云四号气象卫星的多通道扫描成像仪的工作频段包括了118GHz、183GHz、380GHz、425GHz, 可以获取大气温度、湿度及成像信息。然而微波辐射计由于受到天线尺寸的限制,其固有的空间分辨率较低,限制了更为广泛的应用。 ?\<2*sW [k  
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北理工太赫兹遥感团队通过深度学习技术和数据驱动的思想来训练卷积神经网络(CNN)对风云卫星图像进行复原,实验结果表明本方法能够取得很好的图像复原效果,峰值信噪比提升3-5dB,此项技术应用于风云四号卫星遥感图像处理,可以大大提高天气预报的精度。 m{JiF-=u  
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太赫兹遥感团队获教育部111引智计划支持 prlB9,3|C  
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在龙腾教授主持的教育部111引智计划新体制雷达研究项目和吕昕教授主持的国家自然基金重大仪器项目支持下,荷兰代尔夫特理工大学教授、俄罗斯外籍院士、IEEE Fellow, Leo Ligthart被聘为北理工兼职教授,大大推进了中国在太赫兹遥感技术领域的研究。 -E2[PW4$  
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微信启动页“变脸”的背后,是千千万万科研工作者的努力和坚持,北京理工大学太赫兹遥感团队为之作出了自己的贡献。
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