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[发明专利]综合多时空尺度多普勒雷达数据的降雨强度估计方法-CN202210417830.9有效
发明人：刘欢欢;田伟;沈凯令;易雷 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明涉及深度学习定量降水估计技术领域，具体是综合多时空尺度多普勒雷达数据的降雨强度估计方法，其方法步骤包括：获取多普勒单偏振雷达数据和地面自动气象站观测数据；获取雷达反射率因子、气象因子和地理因子；极坐标转笛卡尔坐标；K近邻插值和数据切片；制作标签；设计自注意模块并搭建模型；训练模型以及调整参数；调整最优模型进行测试集降水强度估计；与传统方法降雨估计方法进行对比分析，本发明能够很好的结合多尺度中有利于降雨估计的气象因子，对不利因子进行了一定程度的抑制，设计的模型能够学习到降雨场中的微物理特性，有效利用气象因子和地理因子，与雷达反射率因子相结合，减少误差，进行了更准确的估计。
综合多时尺度多普勒雷达数据降雨强度估计方法

[发明专利]一种基于深度学习的雷达回波外推方法-CN202210633122.9在审
发明人：牛向华;田伟;廖斌;易雷;朱文会;张鹏飞;沈凯令;程振;张瑜 -专利权人：中国人民解放军61540部队;南京信息工程大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明涉及天气雷达信息处理技术领域，具体是一种基于深度学习的雷达回波外推方法，包括如下具体步骤：获取天气雷达数据；根据获取的天气雷达数据，对其多仰角的反射率数据进行组合反射率计算和坐标校正；对组合反射率进行数据质量控制，并按时序进行划分，连续的20个时次的雷达回波序列中，前10帧为雷达外推模型的输入，后10帧为标签；建立基于深度学习的雷达回波外推模型；训练获得最佳模型；测试新的多普勒雷达数据，生成未来连续10个时次的雷达回波序列。本发明基于雷达回波数据，可以较为准确地预测未来回波的分布，为高精度的区域降水预测提供数据基础。
一种基于深度学习雷达回波方法