[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

说明书

本发明涉及基于随机森林算法的降水数据检测方法、装置及电子设备。本发明所述的基于随机森林算法的降水数据检测方法包括如下步骤：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；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。本发明能够检测出冰雪覆盖区域、水体和沙漠区域等植被指数(NDVI)通常小于零的区域的降水数据。

技术领域

本发明涉及气象信息技术领域，特别是涉及一种基于随机森林算法的降水数据检测方法、装置及电子设备。

背景技术

降水强烈的时空变化常使得常规地基台站的降水观测不能准确把握降水的空间分布和强度变化，而卫星微波遥感技术可以克服此局限，实现在全球范围内实现对降水的观测，而且相对于红外/可见光只能反映云厚、云高等信息而言，卫星微波能够穿透云体，利用云内降水粒子和云粒子与微波的相互作用对云、雨进行更为直接的探测，实现对降水数据的监测，然而，现有的卫星微波遥感技术，在冰雪覆盖区域、水体和沙漠区域等植被指数(NDVI)通常小于零的区域，受水体、冰雪等异常的影响，其降水数据监测通常误差很大。

发明内容

基于此，本发明的目的在于，提供一种基于随机森林算法的降水数据检测方法，其能够检测出冰雪覆盖区域、水体和沙漠区域等植被指数(NDVI)通常小于零的区域的降水数据。

本发明是通过如下方案实现的：

一种基于随机森林算法的降水数据检测方法，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。

本发明所述的基于随机森林算法的降水数据检测方法，利用有卫星遥感降水数据的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样本区域的遥感降水数据，建立最优的随机森林算法模型，利用该模型，计算出数据缺失区域的降水数据，可以弥补卫星遥感监测的缺陷，完善降水数据。

在一种实施例中，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。

在一种实施例中，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：