基于多源數(shù)據(jù)融合高時空分辨率晴雨分類

　高時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)確率和較低的漏報率、空報率，優(yōu)于對比方法．