一种基于DENCLUE聚类算法的雷暴识别方法
申请人信息
- 申请人:南京信息工程大学
- 申请人地址:210000 江苏省南京市宁六路219号
- 发明人: 南京信息工程大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于DENCLUE聚类算法的雷暴识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410235252.6 |
| 申请日 | 2024/3/1 |
| 公告号 | CN117809192A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | G06V20/10 |
| 权利人 | 南京信息工程大学 |
| 发明人 | 彭灏; 黄兴友 |
| 地址 | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
摘要文本
本发明公开了一种基于DENCLUE聚类算法的雷暴识别方法，通过对原始雷达数据进行预处理，提高回波数据连续性，并将回波数据插值到笛卡尔坐标系的三维网格中，随后根据反射率因子阈值对雷达强度图中的反射率因子信息进行划分，加以识别所有等高面的二维雷暴分量，对识别出的雷暴单体消除其之间的虚假合并，并对相邻等高面上的二维雷暴分量进行垂直关联，构建三维雷暴单体模型，最后对每个雷暴单体特征量进行提取并计算所有构建的三维雷暴单体的特征量；本发明通过根据高精度雷达图像中准确识别出雷暴单体，并且能够给出雷暴单体的三维结构以及雷暴单体的各项物理属性。
专利主权项内容
1.一种基于DENCLUE聚类算法的雷暴识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：通过天气雷达观测到完整的雷暴天气过程中的雷达基数据，使用雷达基数据中的反射率数据作为原始的雷达数据；步骤二：雷达数据预处理，雷达数据中包含地物杂波非气象数据，需要预先进行杂波的去除、孤立回波去除、滑动平均处理；步骤三：将雷达极坐标系数据按照径向和方位插值到笛卡尔坐标系的三维网格中；步骤四：采用反射率因子阈值对雷达回波强度数据进行划分; 步骤五：基于DENCLUE聚类算法识别1km-19km高度上共19层等高面的所有二维雷暴分量；步骤六：对识别出的雷暴单体进行“腐蚀-膨胀”操作消除雷暴单体间虚假合并的现象；步骤七：对相邻等高面上的二维雷暴分量进行垂直关联；基于垂直方向上每层等高面上的二维雷暴分量之间投影的重叠面积，对二维雷暴分量进行垂直关联构建三维雷暴单体模型并储存为由反射率因子描述的多边形区域；最后计算所有三维雷暴单体的特征量，对每个雷暴单体的特征量进行提取；步骤八：针对单偏振或双偏振S波段天气雷达观测到的回波强度数据，先进行杂波剔除预处理，然后使用DENCLUE聚类算法识别出雷暴单体在19层等高面上的二维雷暴分量，再对相邻等高面上的二维雷暴分量进行垂直关联构建三维雷暴单体，最后对每个雷暴单体的特征量进行提取，从而完成对雷暴单体的识别和特征提取。