[发明专利]一种基于天气雷达的昆虫密度监测方法有效
申请号: | 202110250811.7 | 申请日: | 2021-03-08 |
公开(公告)号: | CN113093179B | 公开(公告)日: | 2022-07-12 |
发明(设计)人: | 胡程;崔铠;王锐;李华宇 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学 |
主分类号: | G01S13/88 | 分类号: | G01S13/88;G01S13/95 |
代理公司: | 北京君慧知识产权代理事务所(普通合伙) 11716 | 代理人: | 董延丽 |
地址: | 250000 山东省济南*** | 国省代码: | 山东;37 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 天气 雷达 昆虫 密度 监测 方法 | ||
1.一种基于天气雷达的昆虫密度监测方法,其特征在于,包括:
在预设监测时间内,获取昆虫雷达监测的密度垂直廓线,并获取天气雷达监测的反射率廓线;
基于相同时间分辨单元,对所述密度垂直廓线和所述反射率廓线进行时间平均;
根据高度累积区间内的密度垂直廓线和反射率廓线,分别确定对应的高度累积密度和高度累积反射率;
确定所述高度累积密度和所述高度累积反射率之间的映射关系;
获取天气雷达监测的实际反射率廓线,并利用所述映射关系确定对应的昆虫密度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于相同时间分辨单元,对所述密度垂直廓线和所述反射率廓线进行时间平均,具体包括:
确定昆虫雷达垂直探测的第一时长和天气雷达扫描的第二时长;所述第一时长小于第二时长;
根据所述第二时长确定时间分辨单元,并按照所述时间分辨单元,将第一时长对应的密度垂直廓线转化为第二时长对应的密度垂直廓线。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于相同时间分辨单元,对所述密度垂直廓线和所述反射率廓线进行时间平均,具体包括:
利用公式对第一时长的密度垂直廓线进行时间平均,得到所述时间分辨单元对应的密度垂直廓线;
其中,表示第一时长对应的密度垂直廓线,ρt=j表示第二时长对应的密度垂直廓线,T1表示昆虫雷达垂直探测的第一时长,T2表示天气雷达扫描的第二时长,j表示昆虫雷达监测的具体时刻,i表示天气雷达监测的具体时刻,t表示预设监测时间。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据高度累积区间内的密度垂直廓线和反射率廓线,确定高度累积密度和高度累积反射率,具体包括:
确定高度累积区间H=[Hmin,Hmax],其中,Hmin为天气雷达与昆虫雷达共同覆盖高度的最小值,Hmax为天气雷达与昆虫雷达共同覆盖高度的最大值;
基于密度垂直廓线,利用公式获取昆虫雷达监测的每个具体时刻的高度累积密度ρi;
基于反射率廓线,利用公式获取天气雷达监测的每个具体时刻的高度累积反射率ηi;其中,h表示昆虫雷达和天气雷达的监测高度。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,确定高度累积区间,具体包括:
确定昆虫雷达的探测高度和天气雷达的馈源高度;
根据所述探测高度和所述馈源高度的共同覆盖高度,确定高度累积区间。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,确定所述高度累积密度和所述高度累积反射率之间的映射关系,具体包括:
汇总预设监测时间内的高度累积密度和高度累积反射率,得到密度数据和反射率数据;
确定所述密度数据和所述反射率数据之间的映射关系。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,确定所述高度累积密度和所述高度累积反射率之间的映射关系,具体包括:
利用公式计算所述密度数据和所述反射率数据之间的映射关系;其中,ρ(t)表示密度数据,η(t)表示反射率数据。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取天气雷达监测的反射率廓线,具体包括:
根据天气雷达监测的昆虫回波,确定天气雷达的工作波长、复折射指数、反射率因子;
根据所述工作波长、复折射指数、反射率因子,建立反射率廓线的观测方程;
基于所述观测方程,确定反射率廓线。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,基于所述观测方程,确定反射率廓线,具体包括:
利用公式Z计算反射率廓线η;其中,λ表示天气雷达的工作波长,Km为昆虫的复折射指数,Z表示天气雷达的反射率因子。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学,未经北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110250811.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。