В последние годы, с развитием глубокого обучения, дистанционного зондирования и других смежных дисциплин, исследования по оценке интенсивности тропических циклонов достигли значительного прогресса. Источники данных для оценки интенсивности тропических циклонов постепенно расширились от одноканальных данных до многоканальных, включая инфракрасные, водяной пар, микроволновые и другие данные; методы оценки также эволюционировали от субъективных методов с ручным извлечением признаков к объективным, основанным на автоматизированных глубоких моделях обучения. В данной статье систематически подведены итоги и обзор текущих исследований по оценке интенсивности тропических циклонов на основе глубокого обучения, а также кратко обобщены источники данных и наборы данных, используемые в алгоритмах. В заключение предложены направления будущих исследований в области оценки интенсивности тропических циклонов: с одной стороны, необходимо адаптироваться к развитию больших данных дистанционного зондирования, продолжая внедрять новые теории и методы глубокого обучения, комплексно использовать многоканальные данные для повышения точности и обобщающей способности; с другой стороны, следует уделять внимание метеорологическим характеристикам и механизмам тропических циклонов, целенаправленно совершенствовать существующие методы. Кроме того, на фоне больших метеорологических данных методы глубокого обучения откроют новые прорывы в области оценки интенсивности тропических циклонов.

тропические циклоны; глубокое обучение; оценка интенсивности; сверточные сети; многоканальные данные