公开(公告)号：CN119439096A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411460723.X

申请日：2024-10-18

Applicant: 福建省气象信息中心(福建省气象档案馆) ,  福建省气象科学研究所

Inventor： 曾正茂 ,  陈鑫 ,  彭发强 ,  蒋悦 ,  周伟名

IPC: G01S7/41 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明提供了一种基于聚类算法的毫米波云雷达旁瓣回波滤除方法，该方法包括：对云雷达数据进行质量控制，得到质控数据集；通过图像邻域分析法对质控数据集进行分析，得到云层数据块；通过梯度检测法对云层数据块进行筛选，得到云回波数据；云回波数据包括有旁瓣云回波数据和无旁瓣云回波数据；计算有旁瓣云回波数据的最优聚类数；根据最优聚类数构建旁瓣回波识别模型；通过旁瓣回波识别模型对云回波数据进行数据剔除操作，得到旁瓣回波滤除数据。该方法通过聚类算法实现了毫米波云雷达旁瓣回波的滤除，大大提高了云雷达旁瓣回波滤除效果。

公开(公告)号：CN119291638A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411460726.3

申请日：2024-10-18

Applicant: 福建省气象信息中心(福建省气象档案馆) ,  福建省气象科学研究所

Inventor： 曾正茂 ,  蒋悦 ,  周伟名 ,  彭发强 ,  陈鑫 ,  王蕙莹

IPC: G01S7/41 ,  G06V10/36 ,  G06V20/64 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明属于非云回波滤除技术领域，提供了一种基于随机森林算法的毫米波云雷达非云回波滤除方法，包括：待分类雷达基数据收集、时空纹理和垂直梯度计算、待分类特征向量构建以及随机森林分类模型分类；随机森林分类模型的训练过程包括：数据整合和分组、数据标记、标签数量统计、回波类型确定、训练数据集提取、模型训练以及模型验证。本发明通过提取垂直梯度、时空纹理等数据，丰富了模型训练数据量，提高了模型准确率；通过将相邻4个距离库的反射率因子与正常云回波数据进行融合，提高了模型对区域特性差异的区分能力；通过正常云回波训练数据集和非云回波训练数据集，解决了传统方法依赖雷达功率谱数据的缺陷，提高了模型的扩展性和复制性。