[发明专利]基于随机森林算法的降水数据检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于随机森林算法的降水数据检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取样本区域的白天地表温度和夜间地表温度，并根据所述白天地表温度和夜间地表温度获取样本区域的昼夜地表温度差；

获取样本区域的数字高程模型和样本区域的植被指数；

根据所述样本区域的白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差、数字高程模型和植被指数，以及所述样本区域的卫星遥感降水数据，建立并训练最优随机森林算法模型，其中，所述样本区域的白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差、数字高程模型和植被指数作为所述训练最优随机森林算法模型的输入样本，所述样本区域的卫星遥感降水数据作为所述训练最优随机森林算法模型的输出样本；

获取待监测区域的白天地表温度和夜间地表温度，并根据所述待监测的白天地表温度和夜间地表温度获取待监测区域的昼夜地表温度差；

获取待监测区域的数字高程模型和待监测区域的植被指数；

将所述待监测区域的白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差、数字高程模型和植被指数输入所述最优随机森林算法模型，获取所述待监测区域的降水数据。

2.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的降水数据检测方法，其特征在于，根据所述样本区域的白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差、数字高程模型和植被指数，以及所述样本区域的卫星遥感降水数据，建立并训练最优随机森林算法模型前，还包括如下步骤：

将所述样本区域的第一分辨率的白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差、数字高程模型和植被指数进行重采样至与所述样本区域的卫星遥感降水数据相同的第二分辨率，其中，第二分辨率大于第一分辨率。

3.根据权利要求2所述的基于随机森林算法的降水数据检测方法，其特征在于，将所述样本区域的白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差、数字高程模型和植被指数进行重采样至与所述样本区域的卫星遥感降水数据相同的分辨率，包括如下步骤：

计算第二分辨率像元范围内，所有第一分辨率像元的平均值。

4.根据权利要求1所述的基于随机森林算法的降水数据检测方法，其特征在于：

所述样本区域为植被指数大于零的区域。

5.一种基于随机森林算法的降水数据检测装置，其特征在于，包括：

第一数据采集模块，用于获取样本区域的白天地表温度和夜间地表温度，并根据所述白天地表温度和夜间地表温度获取样本区域的昼夜地表温度差，以及获取样本区域的数字高程模型和样本区域的植被指数；

随机森林训练模块，用于根据所述样本区域的白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差、数字高程模型和植被指数，以及所述样本区域的卫星遥感降水数据，建立并训练最优随机森林算法模型，其中，所述样本区域的白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差、数字高程模型和植被指数作为所述训练最优随机森林算法模型的输入样本，所述样本区域的卫星遥感降水数据作为所述训练最优随机森林算法模型的输出样本；

第二数据采集模块，用于获取待监测区域的白天地表温度和夜间地表温度，并根据所述待监测的白天地表温度和夜间地表温度获取待监测区域的昼夜地表温度差，以及获取待监测区域的数字高程模型和待监测区域的植被指数；

降水数据预测模块，用于将所述待监测区域的白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差、数字高程模型和植被指数输入所述最优随机森林算法模型，获取所述待监测区域的降水数据。

6.根据权利要求5所述的一种基于随机森林算法的降水数据检测装置，其特征在于：

还包括重采样模块，用于将所述样本区域的第一分辨率的白天地表温度、夜间地表温度、昼夜地表温度差、数字高程模型和植被指数进行重采样，至与所述样本区域的卫星遥感降水数据相同的第二分辨率，其中，第二分辨率大于第一分辨率。

7.根据权利要求6所述的一种基于随机森林算法的降水数据检测装置，其特征在于：

所述重采样模块包括分辨率计算单元，用于计算第二分辨率像元范围内，所有第一分辨率像元的平均值。