一种基于太阳紫外图像与时频的太阳指数建模方法

本说明书空间参数估算，尤其涉及一种基于太阳紫外图像与时频的太阳指数建模方法。

背景技术：

1、m10.7指数作为表征160 nm附近太阳紫外辐射的代理指标，是热层大气密度模型的重要输入参数之一，在轨道预报、空间态势感知及空间天气预报等领域具有重要应用价值。然而，现有m10.7指数主要依赖特定机构发布，其获取存在一定的时间延迟，难以满足对实时性要求较高的空间环境业务应用需求，制约了相关模型在预报与业务系统中的应用效果。

2、现有m10.7指数建模方法多基于时间序列数据，主要刻画其时间演化特征，对太阳全日面空间辐射分布信息的利用较为有限。

3、基于此，需要一种包含多尺度信息的太阳m10.7指数的估算方案。

技术实现思路

1、本说明书实施例提供一种基于太阳紫外图像与时频的太阳指数建模方法，用以解决如下技术问题：需要一种包含多尺度信息的太阳m10.7指数的估算方案。

2、为解决上述技术问题，本说明书一个或多个实施例是这样实现的：

3、在第一方面，本说明书实施例提供一种基于太阳紫外图像与时频的太阳指数建模方法，包括：获取太阳全日面的紫外图像；对所述紫外图像进行频域变换处理，提取频域特征后恢复空域特征表示，得到多尺度特征；将所述多尺度特征作为输入，输入卷积神经网络进行空间特征提取，生成深层特征；对所述深层特征表示进行空间与通道双维度的特征加权，生成加权后的深层特征；将所述深层特征输入回归模型进行特征映射，生成对应的太阳m10.7指数估算值，其中，所述回归模型用于将高维的深层特征映射为标量形式的目标指数值。

4、在第二方面，本说明书一个或多个实施例提供一种电子设备，包括：

5、至少一个处理器；以及，

6、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

7、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面所述的方法。

8、本说明书一个或多个实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：通过获取太阳全日面的紫外图像；对所述紫外图像进行频域变换处理，提取频域特征后恢复空域特征表示，得到多尺度特征；将所述多尺度特征作为输入，输入卷积神经网络进行空间特征提取，生成深层特征；对所述深层特征表示进行空间与通道双维度的特征加权，生成加权后的深层特征；将所述深层特征输入回归模型进行特征映射，生成对应的太阳m10.7指数估算值，其中，所述回归模型用于将高维的深层特征映射为标量形式的目标指数值；实现了频域特征与空间特征的联合建模，从而提升了对太阳紫外图像多尺度信息的表征能力，增强了模型对与太阳m10.7指数相关区域及特征通道的响应能力，从而有助于提高太阳m10.7指数估算的物理可解释性与稳定性。

1.一种基于太阳紫外图像与时频的太阳指数建模方法，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其中，对所述紫外图像进行频域变换处理，提取频域特征后恢复空域特征表示，得到多尺度特征，包括：

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述空域特征的分支通过对所述紫外图像进行卷积运算获得，或由前级网络提取得到；

4.如权利要求1所述的方法，其中，对所述深层特征表示进行空间与通道双维度的特征加权，包括：

5.如权利要求所述的方法，其中，获取太阳全日面的紫外图像，包括：

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

7.如权利要求6所述的方法，其中，分别获取多个时刻的太阳m10.7指数估算值，包括：获取ut7和ut16时刻的估算值；

8.一种电子设备，包括：