LTO学术报告2024-13

报告人:成印河,江苏海洋大学,教授

报告题目基于机器学习的云参数遥感反演方法研究


报告摘要云参数是定性或定量描述云层状态的重要参量,反映了云层的各种理化性质。云顶高度是重要的云顶参数,云顶高度的遥感反演是目前最主要的手段。本报告以Aqua/MODIS、FY-4A/AGRI和CALIPSO/CALIOP多源主、被动卫星资料,结合云检测、云顶压力、云顶温度、云有效半径等多种云参数,开展云参数机器学习反演方法研究,在优化算法的基础上开展了系列应用研究,为提高国产卫星FY-4A/AGRI数据产品精度提供技术支撑。

报告人简介成印河,江苏海洋大学海洋技术与测绘学院教授,副院长,中国矿业大学和南京信息工程大学兼职博士生导师。2009年博士毕业于中国科学院海洋研究所物理海洋学专业,先后在广东海洋大学、江苏海洋大学从事教学科研工作,期间曾在中国科学院南海海洋研究所开展博士后合作研究。主要从事海洋低空大气波导和海洋遥感研究。先后主持了国家自然科学青年基金面上基金、广东省江苏省自然科学基金等10多项课题,参与了国家海洋环境安全保障计划项目(南海及邻近海域海气界面通量快速组网监测与应用示范)等国家级项目。在Remote Sensing、Acta Oceanologica Sinica等期刊上发表学术论文40篇。2012年入选广东省高等学校“千百十工程”第七批培养对象;2017年入选连云港市第五期“521高层次人才培养工程”第三层次培养对象;2018年入选江苏省第十五批“六大人才高峰”高层次人才培养对象。2016年作为参与人获得广州市科学技术进步一等奖。

报告时间:2024年8月23日 15:00
报告地点:2号楼1706
主持人:周生启 研究员
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