TY -的A2 Wang Zhijie盟——赵,醴陵AU - Yu,浩盟——王,燕PY - 2021 DA - 2021/01/07 TI - MSLp:气象卫星图像深度超限分辨SP - 2678124六世- 2021 AB -高分辨率的气象卫星图像是天气预报的基本数据,气候预测,各种气象灾害的预警。然而,可怜的图像分辨率是有限的主观和自动分析。通过我们的调查研究,我们发现,气象卫星图像是一种复杂的数据和多通道多瞬时特征。幸运的是,基于zero-shot学习理论,气象卫星图像的复杂性可以被用来提高自己的图像分辨率。在这项工作中,我们提出一个新的框架称为MSLp(气象卫星损失阶段)。具体来说,我们选择一个zero-shot网络骨干和损失函数提出一个阶段。映射从低到高分辨率的气象卫星图像被训练为提高分辨率的因素4×。我们的定量研究演示了该方法的优越性在ZSSR和双立方插值。定性分析,视觉测试是由7个气象学家证实算法的效用。平均看来分数是9.32(满分10)。 These meteorologists think that weather forecasters need higher-resolution meteorological satellite images and the high-resolution images obtained by our method have the potential to be a great help for weather analysis and forecasting. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2021/2678124 DO - 10.1155/2021/2678124 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -