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公开(公告)号:CN112748433A
公开(公告)日:2021-05-04
申请号:CN202011575185.0
申请日:2020-12-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种天气雷达回波垂直结构超分辨率重建方法,该方法能够精细化重建天气雷达回波垂直结构,包括对天气雷达回波数据进行预处理,建立天气雷达低分辨率观测模型,将PPI数据和RHI数据分别输入到第一超分辨率重建模型和第二超分辨率重建模型种,利用同一仰角的相邻径向和相邻仰角的相邻径向的冗余信息进行重建,最后得到重建的高分辨率重建图像。本发明通过对RHI格式的雷达回波进行超分辨率重建,能够更加清楚的观测到灾害性天气过程演变的三维立体结构。
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公开(公告)号:CN118395287A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410526836.9
申请日:2024-04-29
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种基于XGBoost模型的龙卷风识别算法,采用双偏振天气雷达数据,除反射率、径向速度和速度谱宽外,还加入双偏振天气雷达数据的差分反射率和相关系数构成数据集,实现对龙卷风的精确识别;通过学习训练实现龙卷风的实时检测,通过制作数据集时采用步长为1滑动窗来增加数据量;同时在制作数据集时进行删除异常值和空值的操作避免影响模型的训练效果;训练时使用网格搜索算法提高模型训练的性能。本发明采用了江苏和广东的雷达数据进行试验,结果表明本发明方法能有效提高龙卷风识别效率和准确率,根据龙卷风的产生和发展过程提供分类概率,帮助预报员对龙卷风进行预报预警。
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