【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于气象数据融合处理，尤其涉及一种海洋气象数据融合分析方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的发展和人类对海洋气象领域的深入探索，海洋气象数据的采集手段日益丰富，数据量也呈现出爆炸性增长。这些数据不仅包含传统的时序数据，如温度、湿度、风速等测量值，还包含了大量的卫星和雷达图像数据。这些数据为我们提供了宝贵的海洋和气象信息，对于天气预报、海洋环境监测、气候研究等领域具有极其重要的价值。
2、然而，如何有效地融合并分析这些多元化的数据成为了一个亟待解决的问题。传统的数据融合方法往往侧重于单一类型的数据分析，例如仅处理时序数据或图像数据，而忽视了这两种数据之间的互补性。实际上，时序数据和图像数据各自具有独特的信息：时序数据提供了连续、定量的观测值，而图像数据则提供了空间分布和形态变化的直观信息。目前，尽管有一些方法试图结合这两种数据进行分析，但它们往往未能充分挖掘这两种数据之间的内在联系和互补性，导致分析结果不尽如人意。特别是在复杂多变的海洋气象环境中，准确的数据分析显得尤为重要。
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种海洋气象数据融合分析方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种海洋气象数据融合分析方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述分别对所述海洋气象图像数据和所述海洋气象时间序列数据进行预处理具体包括：
3.如权利要求2所述的一种海洋气象数据融合分析方法，其特征在于，所述CNN模块对所述海洋气象图像数据进行特征提取并获得图像特征图，所述空间注意力模块依据所述海洋气象时间序列数据计算所述图像特征图中每个空间位置的得分，利用sigmoid激活函数将所述得分转化为0-1之间的权重值，从而得到空间注意力权重图，将所述空间注意力权重图和所述图像特征图...
【技术特征摘要】
1.一种海洋气象数据融合分析方法，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种海洋气象数据融合分析方法，其特征在于，所述步骤s2中，所述分别对所述海洋气象图像数据和所述海洋气象时间序列数据进行预处理具体包括：
3.如权利要求2所述的一种海洋气象数据融合分析方法，其特征在于，所述cnn模块对所述海洋气象图像数据进行特征提取并获得图像特征图，所述空间注意力模块依据所述海洋气象时间序列数据计算所述图像特征图中每个空间位置的得分，利用sigmoid激活函数将所述得分转化为0-1之间的权重值，从而得到空间注意力权重图，将所述空间注意力权重图和所述图像特征图进行逐元素相乘，从而得到添加空间注意力后的所述海洋气象图像数据的图像特征。
4.如权利要求3所述的一种海洋气象数据融合分析方法，其特征在于，所述空间注意力模块依据所述海洋气象时间序列数据计算所述图像特征图中每个空间位置的得分，具体包括：
5.如权利要求2所述的一种海洋气象数据融合分析方法，其特征在于，所述lstm模块对所述海洋气象时间序列数据进行特征提取并获得时序特征，所述通道注意力模块根据时序特征中不同通道的信息计算得到通道...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡显志，刘森林，练家玲，
申请(专利权)人：广东正创时空信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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