[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 | ||
本申请公开了一种基于天气雷达的昆虫密度监测方法,用以解决现有确定昆虫密度的过程中,密度计算结果不准确的问题。该方法通过在预设监测时间内,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,对密度垂直廓线和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;确定高度累积密度和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,并利用映射关系确定对应的昆虫密度。减少了由于分高度层进行昆虫密度确定过程中存在的误差,能够减少昆虫实际散射情况对天气雷达观测的影响,提高了计算结果的准确性。
技术领域
本申请涉及天气雷达技术领域,尤其涉及一种基于天气雷达的昆虫密度监测方法。
背景技术
生物迁飞是人类生境的重大生物学现象,是空中生态系统的重要组成部分。每年数以亿计的鸟、蝙蝠、昆虫远距离迁飞,迁飞距离可达上百公里。生物迁飞影响物种多样性与稳定性,促进物种地理扩散与遗传分化,导致病毒与微生物大范围传播。对迁飞生物进行大尺度定量化观测对预防病虫害爆发、研究生态系统演变过程有重要意义。
在生物学中,研究人员往往想要知道昆虫在各个高度层的分布密度,以了解昆虫的迁飞习性乃至生活习性。昆虫雷达作为检测高空昆虫迁飞的有力工具,能够快速、高效地完成昆虫密度统计的工作。
然而,现有的昆虫密度监测方法不足以检测所有高度距离处的微小昆虫目标,在确定昆虫密度的过程中,往往会存在估计效果差,密度计算结果不准确的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种基于天气雷达的昆虫密度监测方法及设备,用以解决现有的昆虫密度确定方法在确定昆虫密度的过程中,往往会存在估计效果差,密度计算结果不准确的问题。
本申请实施例提供的一种基于天气雷达的昆虫密度监测方法,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。
在一个示例中,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。
在一个示例中,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。
在一个示例中,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。
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/202110250811.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。