多源降水深度时空融合方法、装置、电子设备及存储介质
申请号:CN202511491971
申请日期:2025-10-20
公开号:CN120951296A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本申请属于遥感水文技术领域,具体公开了一种多源降水深度时空融合方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:对待测区域的多源降水数据进行数据预处理,确定目标时空分辨率的多源降水数据;将目标时空分辨率的多源降水数据输入至降水分类回归模型,得到降水分类回归模型输出的待测区域的降水预测结果;降水分类回归模型基于深度学习模型和机器学习模型构建,是根据多源降水数据样本及其对应的降水数据标签训练得到的,用于基于对多源降水数据进行特征提取及融合得到的融合特征,识别待测区域中的每个降水位置,并预测每个降水位置的降水量。通过本申请,可以有效提升多源降水数据深度时空融合的效果,实现高精度且高时空分辨率的降水预测。
技术关键词
时空融合方法
XGBoost模型
分辨率
随机森林模型
LSTM模型
数字高程数据
数据标签
气象
机器学习模型
深度学习模型
融合特征
模块
样本
水文技术
地面站
电子设备
可读存储介质
存储计算机程序
融合装置