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基于多源数据融合高时空分辨率晴雨分类

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资料介绍

　高时空分辨率晴雨分类与交通、旅游、农业灌溉及人们日常出行都密切相关，然而“天有不测风云”，“东边日头西边雨”。准确的高时空分辨率晴雨分类是极具挑战性的问题．提出了一种基于多源数据的多视角学习晴雨分类方法，其中，多源数据包括雷达、卫星及地面观测因子及晴雨观测数据．该方法表述如下：首先。依据雷达观测因子构造了VisCAPPI视角和VisPPI视角。依据葵花卫星资料构造了VisSat视角，依据地面观测因子构造了VisGround视角；然后，对这4个视角特征进行组合获得组合视角VisCAPPI PPI，VisRadar—Sat，VisRadar．Groumd，VisSat Ground，VisRadar_ Sat Ground，应用随机森林机器学习方法分别对这些视角进行样本学习，获得这些视角的晴雨分类模型；最后，对这些视角睛雨分类模型估计进行融合，获得睛雨分类结果．主要贡献在于：（1）提出了雷达、卫星和地面观测因子多视角构建方法，构建了VisCAPPI，VisPPI，VisSat和VisGround晴雨分类视角及其组合视角；（2）提出了一种多视角方法（multi-view weight random forest。简称MVWRF），能够处理雷达、卫星和地面观测因子多源数据融合晴雨分类问题。提高lkmxlkm和6mm时空分辨率晴雨分类准确率．在2016年10月7日和8日。泉州雷达覆盖的393个气象观测站上进行模型训练和测试，结果显示，该方法能够取得较高的晴雨分类准确率和较低的漏报率、空报率，优于对比方法．

基于多源数据融合高时空分辨率晴雨分类