發展災害性天氣衛星遙測技術及建構調適行動策略-基於時間-光譜-空間資訊的LSTM模型-應用於降雨估計(子計畫三)(I);A Temporal-Spectral-Spatial Based Lstm for Rainfall Estimate

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題名:	發展災害性天氣衛星遙測技術及建構調適行動策略-基於時間-光譜-空間資訊的LSTM模型-應用於降雨估計(子計畫三)(I);A Temporal-Spectral-Spatial Based Lstm for Rainfall Estimate
作者:	國立中央大學化學學系
貢獻者:	國立中央大學太空及遙測研究中心
關鍵詞:	機器學習;深度學習;降雨預測;machine learning;deep learning;rainfall estimation
日期:	2022-07-26
上傳時間:	2022-07-27 10:38:45 (UTC+8)
出版者:	科技部
摘要:	1. 建構一基於時間-光譜-空間資訊的LSTM雨量預測模型。 2. 提高只使用單一衛星資料(如向量葵八號)用於雨量預測的準確度。 3. 以向日葵衛星資料為主，輔以福衛七號掩星資料以提升雨量預測準確度。 4. 提供近即時的雨量預測結果，以提供防災決策參考。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[太空及遙測研究中心] 研究計畫

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