[发明专利]一种多传感器降水估计融合方法

摘要

本发明公开一种多传感器降水估计融合方法，首先基于小波域HMT模型自适应滤波的方法分别进行雷达(DPR/GR)降水估计数据和雨量计数据融合；然后将经雨量计滤波后的DPR和GR降水估计数据在小波域进行多尺度分解和融合，得到高精度高分辨率降水估计结果。本发明的融合过程考虑了不同传感器降水估计的不确定性、降水数据的小波域统计和几何特征，融合的结果降低单一传感器不确定性的同时，可更好的保持和重建强降水极值、小尺度变化等细节特征。

主权项

1.一种多传感器降水估计融合方法，其特征在于：包括如下具体步骤：1)先从星载雷达DPR数据和地基雷达GR数据中，选取空间窗和时间窗同时匹配的DPR降水率数据和GR反射率因子数据；再选取位于所述空间窗内所有雨量站处于所述时间窗±30min的雨量计数据；其中，空间窗指地基雷达覆盖范围与星载雷达测绘带所相交的区域；时间窗指星载雷达扫过匹配空间窗的时间与地基雷达开始一次体扫的时间差距在±6min以内；2)对步骤1)选取的GR反射率因子数据、DPR降水率数据和雨量计数据分别进行质量控制；3)对步骤2)质量控制后的GR反射率因子数据进行降水反演得到GR降水率数据；4)将质量控制后的雨量计数据分别与质量控制后的DPR降水率数据和步骤3得到的GR降水率数据进行统计分析，以雨量计数据为标准分别进行系统偏差校正；5)基于小波域HMT模型对步骤4)得到的DPR降水估计数据和GR降水估计数据分别与质量控制后的雨量计数据进行融合，即在小波域对DPR和GR降水估计数据进行最优滤波；6)将步骤5)中最优滤波后的GR和DPR降水估计数据进行小波域多尺度分解和小波系数融合，得到融合后的小波系数；7)将步骤6)得到的融合后的小波系数进行小波逆变换，则得到经雨量计滤波的GR和DPR多传感器降水估计融合结果。