[发明专利]一种气象要素场空间分布区域的识别方法及装置

权利要求书

1.一种气象要素场空间分布区域的识别方法，其特征在于，包括：

S1：获取至少两个不同时间参数对应的气象观测数据；

S2：基于所有的所述气象观测数据、所述时间参数和预设分类条件，得到像元集合，所述像元集合为不同所述时间参数下对应的第一目标集合，所述第一目标集合包含至少一个第一像元，每个所述第一像元是基于所述气象观测数据和所述预设分类条件得到的特征像元和非特征像元的二值化图像；所述预设分类条件为基于气象要素的天气现象的等级划分条件；

S3：基于所述像元集合，利用区域分裂合并算法分别对每个所述第一目标集合中相邻的所述特征像元进行合并，得到特征区域；

S4：基于所有的所述特征区域和所述时间参数，得到第一图像和第二图像，所述第一图像和所述第二图像分别为不同所述时间参数对应的所述特征区域的拟合图形；所述拟合图形是基于所述特征区域进行图形模拟后得到的图像；

S5：基于所述第一图像与所述第二图像，利用最邻近搜索算法识别不同所述时间参数对应的气象要素场空间分布区域是否为同一气象观测对象。

2.根据权利要求1所述的气象要素场空间分布区域的识别方法，其特征在于，所述基于所有的所述气象观测数据、所述时间参数和预设分类条件，得到像元集合，包括：

S21：基于预设第一条件对所有的所述气象观测数据进行剔除，得到剔除后的所述气象观测数据，所述第一条件为基于气象要素的异常值阈值范围；

S22：基于所述时间参数和剔除后的所述气象观测数据，得到至少两个第一目标集合，每个所述第一目标集合包含同一所述时间参数的所有所述气象观测数据；

S23：分类标记：基于每个所述第一目标集合，分别判断所述气象观测数据是否满足所述预设分类条件，若所述气象观测数据满足所述预设分类条件则为所述特征像元并标记为第一标签；若所述气象观测数据不满足所述预设分类条件则为所述非特征像元并标记为第二标签；

S24：基于所有的所述第一目标集合，分别进行所述分类标记，得到所述像元集合。

3.根据权利要求2所述的气象要素场空间分布区域的识别方法，其特征在于，所述的基于所述像元集合，利用区域分裂合并算法分别对每个所述第一目标集合中相邻的所述特征像元进行合并，得到特征区域包括：

S31：基于所述像元集合和所述第二标签，分别对每个所述第一像元进行分割，得到分割像元集合，所述分割像元集合为所述第一目标集合中所有的所述特征像元的集合；

S32：基于每个所述第一目标集合，分别对每个所述分割像元集合中的所述特征像元逐行顺序编号；

S33：逐行遍历所述编号对应的所述特征像元的区域，判断相邻两行所述特征像元是否连通，若相邻两行所述特征像元连通则合并两个所述特征像元的区域，并更新编号为两个所述特征像元对应的所述编号的最小值；

S34：基于更新后的所述编号，将所述特征像元按照大小顺序进行排列，得到所述特征区域。

4.根据权利要求1所述的气象要素场空间分布区域的识别方法，其特征在于，基于所有的所述特征区域和所述时间参数，得到第一图像和第二图像，包括：

S41：基于每个所述特征区域建立正交曲线坐标系，得到拟合关键点信息，所述拟合关键点信息是所述特征区域边界点距离所述正交曲线坐标系最远的四个点的位置信息，且所述特征区域的几何中心点为所述正交曲线坐标系原点；

S42：基于每个所述拟合关键点信息，得到更新后的所述拟合关键点信息，更新后的所述拟合关键点信息为所述拟合关键点信息加上预设固定值后得到的参数；

S43：基于每个第一像元集合和每个更新后的所述拟合关键点信息，利用最小外接矩形或最小外接椭圆算法进行拟合，分别得到所述第一图像和所述第二图像。