[发明专利]一种基于机器学习判别降雨事件的卫星降雨数据校正方法有效
| 申请号： | 202110021907.6 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112734047B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 邹磊;肖帅;王飞宇;沈建明;刘成建 | 申请（专利权）人： | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京国林贸知识产权代理有限公司 11001 | 代理人： | 李瑾;李连生 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习判别降雨事件的卫星降雨数据校正方法，属卫星降雨数据精度校正技术领域，涉及的校正方法可以具体化到每一个格点每一时刻的数据，旨在改善卫星降雨数据对于有无降雨发生的捕捉能力和提高卫星降雨产品的精度。该方法包括：1)多源数据收集、2)数据处理、3)降雨事件判别模型构建、4)有无降雨修正、5)降雨序列分段、6)分布优选、7)降雨数据分段偏差校正。本发明首先采用机器学习方法构建降雨事件判别模型对卫星降雨数据进行有无降雨校正，然后采用分段适宜分布对卫星降雨总量校正，进而获取较高精度的连续卫星降雨数据。该方法有效地改善了卫星降雨数据的误报率和漏报率，显著提高了卫星降雨数据的精度。进一步地，基于多种分布优选获取降雨序列适宜分布避免了人为给定分布的主观性，能更好地消除卫星降雨数据和实测降雨的误差。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 判别 降雨 事件 卫星 数据 校正 方法 | ||
【主权项】：
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