[发明专利]空间自相关的机器学习卫星降水数据降尺度方法、系统有效
| 申请号： | 201910971041.8 | 申请日： | 2019-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN110738252B | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 许剑辉;阮惠华;杨骥;胡泓达;钟凯文;周成虎 | 申请（专利权）人： | 广州地理研究所;广东省气象探测数据中心 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/18;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 刘翠 |
| 地址： | 510070 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种空间自相关的机器学习卫星降水数据降尺度方法，包括：获取TRMM降水数据与地表参量数据；对地表参量数据进行预处理，得到空间分辨率为1km和25km的DEM数据、白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差以及NDVI数据；对TRMM降水数据进行空间自相关分析，得到估算的空间分辨率为25km的降水数据空间自相关值；将空间分辨率为25km的降水数据空间自相关值降尺度到空间分辨率为1km；建立非线性回归模型；基于非线性回归模型，得到空间分辨率为1km的降水降尺度数据。同时提供了一种系统及终端。本发明降尺度结果优于基于常规回归模型的降尺度结果，具有重要的理论、实践意义和推广应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 空间 相关 机器 学习 卫星 降水 数据 尺度 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种空间自相关的机器学习卫星降水数据降尺度方法，其特征在于，包括：/nS1，获取TRMM降水数据与地表参量数据；/nS2，对S1中获取的地表参量数据进行预处理，分别得到空间分辨率为1km和25km的DEM数据、白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差以及NDVI数据；/nS3，对S1中获取的TRMM降水数据进行空间自相关分析，得到估算的空间分辨率为25km的降水数据空间自相关值；/nS4，将S3中得到的估算的空间分辨率为25km的降水数据空间自相关值降尺度到空间分辨率为1km；/nS5，基于S2中得到的空间分辨率为25km的NDVI、DEM、白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差数据以及S3中得到空间分辨率为25km的降水数据空间自相关值，建立空间分辨率为25km的降水数据与NDVI、DEM、白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差以及估算的降水数据空间自相关值的非线性回归模型，得到空间分辨率为25km的降水回归残差；/nS6，基于S5中建立的非线性回归模型，将S2中得到的空间分辨率为1km的NDVI、DEM、白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差数据以及S4中得到的空间分辨率为1km的降水数据空间自相关值作为输入，估算空间分辨率为1km的降水降尺度数据；同时将S5中得到的空间分辨率为25km的降水回归残差进行空间降尺度到空间分辨率为1km，实现对估算的空间分辨率为1km的降水降尺度数据进行误差修正，得到空间分辨率为1km的降水降尺度数据。/n
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