研究人员开发了一种新的卷积神经网络（CNN）架构，该架构整合了Meteosat 第三代（MTG）卫星星座的数据与现有的Meteosat 第二代（MSG）影像，以改进地表太阳总辐照度（SSI）的检索。与仅使用MSG的模型相比，这种混合模型在北欧的阴天和多云条件下表现出显著的准确性提升，均方根误差（RMSE）降低了高达8.2 W m$^{-2}$。虽然MTG影像的更高分辨率提高了在多变云况下的性能，但研究表明，它并未完全解决晴空辐照度检索的局限性，在此方面基于物理的模型仍然表现更佳。 AI
影响 通过增强卫星数据处理，提高了光伏能源监测和预测的准确性。
排序理由 学术论文，详细介绍了卫星影像分析的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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