Este documento propone un algoritmo ResGA-Net para la recuperación de la altura de la nube (CTH) utilizando datos del satélite FY-4A. El algoritmo utiliza algoritmos genéticos para la selección de datos y emplea una red neuronal basada en módulos residuales para el modelado. Toma los datos del canal espectral del satélite FY-4A como características de entrada y utiliza el CTH extraído de la reflectividad del radar de nubes de milímetros en tierra como objetivo. Al combinar la gran escala de observación del satélite FY-4A y la alta precisión de las observaciones del radar de nubes en tierra, el modelo puede generar productos de CTH satelitales con mayor precisión. Para validar la efectividad del algoritmo, se realizaron experimentos utilizando datos del área de Beijing desde enero de 2020 hasta enero de 2022. Los resultados experimentales muestran que las métricas del ResGA-Net propuesto superan a las de varios algoritmos contrastantes, y en comparación con el producto original de CTH del FY-4A, el RMSE y el MAE han disminuido en un 37.89% y un 34.77%, mientras que el PCC y el SRCC han aumentado en un 11.17% y un 9.47%, respectivamente, demostrando la superioridad del método propuesto en este documento.