[发明专利]一种基于红外和微波成像仪数据的雷达回波模拟方法

权利要求书

1.一种基于红外和微波成像仪数据的雷达回波模拟方法，其特征在于：所述模拟方法包括：

步骤S1、将获取的ERA5同化系统的数据和ATMS的微波辐射率与SRTM的高分辨率地形数据输入到WRF预处理系统生成驱动WRF天气研究与预报模型的标准格式数据；

步骤S2、根据步骤S1中获取数据资料的位置和时间信息，设置WRF模型的参数，并将标准格式数据输入到WRF模型，运行WRF模型模拟计算出高时空分辨率的三维大气和地表状态参数；

步骤S3、将WRF模型输出的三维大气和地表状态参数分别输入到通用辐射传输模型CRTM和云解析雷达仿真系统CR-SIM中，模拟计算出多波段红外图像和多波段被动微波图像以及雷达回波图像；

步骤S4、将步骤S3中获取的多波段红外图像、多波段被动微波图像与雷达回波图像进行空间和时间的匹配，生成时间和空间匹配的三种图像对应数据集；

步骤S5、根据模拟的多波段红外图像、多波段被动微波图像与雷达回波图像构建仿真模型，将实测的数据输入到模型中生成与红外和微波图像匹配的雷达回波图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于红外和微波成像仪数据的雷达回波模拟方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括以下内容：

获取ERA5同化系统的地表温度、大气温度、大气湿度廓线、云和降水数据，获取ATMS的微波辐射率和SRTM的高分辨率地形数据；

将获取的ERA5、ATMS和SRTM数据输入到WRF的预处理系统，生成驱动WRF天气研究与预报模型的标准格式数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于红外和微波成像仪数据的雷达回波模拟方法，其特征在于：所述步骤S2中设置WRF模型的参数包括：WRF模型包括三重嵌套配置，最外层域的水平分辨率设置为N1，中间域的水平分辨率设置为N2，最内层域的水平分辨率设置为N3，且N1＞N2＞N3。

4.根据权利要求1所述的一种基于红外和微波成像仪数据的雷达回波模拟方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括以下内容：

将WRF模型输出的三维大气和地表状态参数输入到通用辐射传输模型CRTM，设置多波段红外和微波成像仪的观测几何与仪器特征参数，运行CRTM模型模拟计算出多波段红外图像和多波段被动微波图像；

将WRF输出的三维大气和地表状态参数输入到云解析雷达仿真系统CR-SIM，设置雷达的观测几何和仪器特征参数，运行CR-SIM模型模拟出雷达回波图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于红外和微波成像仪数据的雷达回波模拟方法，其特征在于：所述多波段红外、微波成像仪和雷达的观测几何与仪器特征参数包括：多波段红外、微波成像仪和雷达的观测角度、波长、仪器响应函数半宽、等效噪声温差、发射功率、极化方式以及脉冲宽度。

6.根据权利要求1所述的一种基于红外和微波成像仪数据的雷达回波模拟方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括以下内容：

以雷达图像为基准，循环提取雷达图像的单个像素的经度和纬度，将单个像素的经度和纬度减去红外和微波图像的经度和纬度矩阵，获取经度和纬度差值矩阵；

通过遍历循环获取经度和纬度差值最小时所对应的红外和微波图像像素位置，将该点作为与雷达图像匹配的红外和微波数据，生成时间和空间匹配的三种图像对应数据集。

7.根据权利要求1所述的一种基于红外和微波成像仪数据的雷达回波模拟方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下内容：

将模拟的多波段红外图像和多波段被动微波图像作为神经网络的输入，雷达回波图像作为神经网络的输出，通过对抗生成网络构建基于多波段红外和多波段被动微波图像的雷达回波图像仿真模型；

将实测的多波段红外图像和多波段被动微波图像进行时间和空间匹配，获取红外和微波逐个像素对应的红外和微波亮温数据集，将匹配的红外和微波数据输入到训练好的模型中，生成与红外和微波图像匹配的雷达回波图像。