基于互联网气象实景图片的气象信息回归估算模型设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和移动设备的普及，互联网上积累了海量的包含气象信息实景图片数据。

有效地利用这些数据，对于提高气象信息获取的效率和精度具有重要意义。

传统的基于气象站和遥感图像的气象信息获取方法存在着成本高、覆盖范围有限、实时性不足等问题，而基于互联网气象实景图片的气象信息回归估算模型可以作为传统方法的有效补充，为气象信息获取提供一种新的思路和方法，对于推动气象服务的智能化和精细化发展具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着深度学习技术的发展和互联网气象实景图片数据的快速增长，基于图像的气象信息提取研究取得了一定的进展。

国内外学者在气象信息回归估算模型的设计、特征提取方法、模型训练与优化等方面进行了大量的研究。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容包括以下几个方面：
1.互联网气象实景图片分析：分析互联网气象实景图片的特点，例如数据来源、图片质量、时间和空间分辨率等。

研究如何对互联网气象实景图片进行数据清洗、去噪、增强等预处理操作，以提高图片质量和模型训练效果。

2.气象信息回归模型构建：研究适用于气象信息回归估算的深度学习模型，例如卷积神经网络（cnn）、循环神经网络（rnn）等，分析不同模型的优缺点和适用场景。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解基于图像的气象信息提取方法、气象信息回归估算模型、深度学习技术等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据采集与预处理：从互联网上采集大量的包含气象信息实景图片数据，并对数据进行清洗、去噪、增强等预处理操作，以提高图片质量和模型训练效果。

3.模型设计与实现：设计基于深度学习的气象信息回归估算模型，确定模型的输入输出、网络结构、参数设置等，并使用深度学习框架（如tensorflow、pytorch）实现模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究对象创新：不同于以往基于卫星云图或地面气象观测图像的研究，本研究首次尝试利用互联网气象实景图片进行气象信息回归估算，为气象信息获取提供了一种新的数据来源和方法。

2.模型设计创新：针对互联网气象实景图片的特点，设计了一种新的深度学习模型，该模型能够有效地提取图片中的气象信息特征，并构建特征与气象要素之间的映射关系。

3.应用场景创新：本研究提出的气象信息回归估算模型可以应用于多种场景，例如气象预报、灾害预警、智慧城市、智能交通等，为这些领域提供更及时、准确的气象信息服务。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘莹,徐青,沈艳,等.融合多源数据的城市局地气温估算研究进展[j].气象科技进展,2023,13(01):25-36.

[2] 王毅,刘玉芝,张宁,等.基于深度学习的空气污染气象条件图像识别[j].气象科技,2022,50(03):400-408.

[3] 王俊,郭锐,王蒙,等.面向公众气象服务的气象实景图片自动分类方法研究[j].气象,2022,48(04):504-513.