[发明专利]卫星反演雷达的数据处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供一种卫星反演雷达的数据处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标区域的预设通道的第一卫星数据；根据各预设通道的第一卫星数据，确定预设帧数的卫星数据序列；根据所述预设帧数的卫星数据序列，采用预先训练获得的反演模型，生成并输出所述目标区域的目标雷达回波数据。能够有效提高反演结果的准确性，降低卫星数据中与雷达无关的数据对反演结果的影响，解决了现有技术只采用某一时间的卫星数据生成对应时间的雷达回波数据，反演结果往往不够准确的问题。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种卫星反演雷达的数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，降水相关的气象观测通常基于地面雷达组网来实现，然而地面雷达的探测范围有限，雷达与雷达之间有缝隙，且对于无法安装雷达的区域，比如海面，则无法获得雷达数据。而气象卫星的探测范围非常广泛，高时空分辨率和多通道信息的卫星数据为从卫星数据反演雷达回波图提供了便利。

现有技术中，神经网络逐渐应用于雷达回波图的反演中。但是，现有的基于神经网络的反演方法，通常是只根据某一时间的卫星数据生成对应时间的雷达回波数据，反演结果往往不够准确。

发明内容

本发明实施例提供一种卫星反演雷达的数据处理方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术反演结果不够准确等缺陷。

第一个方面，本发明实施例提供一种卫星反演雷达的数据处理方法，包括：

获取目标区域的预设通道的第一卫星数据；

根据各预设通道的第一卫星数据，确定预设帧数的卫星数据序列；

根据所述预设帧数的卫星数据序列，采用预先训练获得的反演模型，生成并输出所述目标区域的目标雷达回波数据。

可选地，所述反演模型的网络架构至少包括：3D卷积网络模块、R(2+1)D残差网络模块、3D non-local网络模块、3D转置卷积网络模块。

可选地，所述根据各预设通道的第一卫星数据，确定预设帧数的卫星数据序列，包括：

针对各预设通道的每帧第一卫星数据，按照预设规则生成预设数量的通道，并按通道方向叠加，组成一帧卫星输入数据；

将各帧卫星输入数据组成连续的预设帧数的卫星数据序列。

可选地，所述方法还包括：

将各帧卫星输入数据进行归一化，获得归一化卫星输入数据；

将各帧卫星输入数据组成连续的预设帧数的卫星数据序列，包括：

将各帧归一化卫星输入数据组成连续的预设帧数的卫星数据序列。

可选地，所述反演模型通过以下方式训练获得：

获取训练卫星数据序列及对应的训练雷达回波数据；

将所述训练卫星数据序列输入到预设的反演网络，并将反演网络输出的雷达回波数据及对应的所述训练雷达回波数据输入到第一鉴别网络，对所述反演网络进行对抗训练；

基于预设损失函数，判断训练结束，获得所述反演模型。

可选地，所述将所述训练卫星数据序列输入到预设的反演网络，并将反演网络输出的雷达回波数据及对应的所述训练雷达回波数据输入到第一鉴别网络，对所述反演网络进行对抗训练，包括：

将所述训练卫星数据序列输入到预设的反演网络，将反演网络输出的雷达回波数据及对应的所述训练雷达回波数据输入到第一鉴别网络，将反演网络输出的雷达回波数据与其相邻的第一数量的雷达回波数据组成雷达回波数据序列，将所述雷达回波数据序列及对应的训练雷达回波数据序列输入到第二鉴别网络，进行对抗训练。