資料介紹
高時(shí)空分辨率晴雨分類與交通、旅游、農(nóng)業(yè)灌溉及人們?nèi)粘3鲂卸济芮邢嚓P(guān),然而“天有不測風(fēng)云”,“東邊日頭西邊雨”。準(zhǔn)確的高時(shí)空分辨率晴雨分類是極具挑戰(zhàn)性的問題.提出了一種基于多源數(shù)據(jù)的多視角學(xué)習(xí)晴雨分類方法,其中,多源數(shù)據(jù)包括雷達(dá)、衛(wèi)星及地面觀測因子及晴雨觀測數(shù)據(jù).該方法表述如下:首先。依據(jù)雷達(dá)觀測因子構(gòu)造了VisCAPPI視角和VisPPI視角。依據(jù)葵花衛(wèi)星資料構(gòu)造了VisSat視角,依據(jù)地面觀測因子構(gòu)造了VisGround視角;然后,對這4個(gè)視角特征進(jìn)行組合獲得組合視角VisCAPPI PPI,VisRadar—Sat,VisRadar.Groumd,VisSat Ground,VisRadar_ Sat Ground,應(yīng)用隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)方法分別對這些視角進(jìn)行樣本學(xué)習(xí),獲得這些視角的晴雨分類模型;最后,對這些視角睛雨分類模型估計(jì)進(jìn)行融合,獲得睛雨分類結(jié)果.主要貢獻(xiàn)在于:(1)提出了雷達(dá)、衛(wèi)星和地面觀測因子多視角構(gòu)建方法,構(gòu)建了VisCAPPI,VisPPI,VisSat和VisGround晴雨分類視角及其組合視角;(2)提出了一種多視角方法(multi-view weight random forest。簡稱MVWRF),能夠處理雷達(dá)、衛(wèi)星和地面觀測因子多源數(shù)據(jù)融合晴雨分類問題。提高lkmxlkm和6mm時(shí)空分辨率晴雨分類準(zhǔn)確率.在2016年10月7日和8日。泉州雷達(dá)覆蓋的393個(gè)氣象觀測站上進(jìn)行模型訓(xùn)練和測試,結(jié)果顯示,該方法能夠取得較高的晴雨分類準(zhǔn)確率和較低的漏報(bào)率、空報(bào)率,優(yōu)于對比方法.
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