[发明专利]一种基于深度学习的雷达定量降水估计方法在审
| 申请号： | 202111079540.X | 申请日： | 2021-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN113791415A | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 陈诗伟;张永宏;王丽华 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G01S13/95 | 分类号： | G01S13/95;G01W1/14;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的雷达定量降水估计方法，该方法为：获取天气雷达数据和地面站降水数据；对天气雷达数据的仰角的反射率数据进行数据筛选和坐标校正；对地面站降水数据进行数据质量控制，获得较为准确的降水强度标签；并将预数据处理后的天气雷达数据和地面站降水数据进行时空匹配，将天气雷达数据切割为三维雷达数据结构，分别作为雷达定量降水估计模型的输入样本与标签；生成一张完整的定量降水估计结果，并叠加到地形文件上，生成准确的区域降水信息。本发明基于雷达数据可以较为准确地估计出降水强度，实现高精度的区域降水强度估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 雷达 定量 降水 估计 方法 | ||
【主权项】：
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