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本发明公开了一种星载雷达和地基雷达反射率因子数据三维融合方法，将高垂直分辨率的PR数据作为神经网络的输出，高水平分辨率、低垂直分辨率的GR数据作为输入，建立PR和GR的非线性关系，从而融合成具有高垂直和高水平分辨率的三维反射率因子数据。基于神经网络算法将PR和GR反射率因子数据三维融合，可得到强度回波的精细三维结构，这对中小尺度对流天气过程的精细探测和跟踪，以及后续的定量测量降水、中尺度预报中的雷达数据同化等后期应用都很重要。

本发明公开了一种雷达定量估测降水的自动优化方法，本发明的核心是开发了一种雷达反射率资料结合地面站点雨量计资料定量估测降水的自动优化算法，实现了动态确定Z‑I关系式的最优A、b经验系数，本算法可操作性强，克服了传统雷达降水估测中A、b经验系数固定，降水估测精度很难提高的问题。

本发明公开了一种针对天气雷达拼图系统组网产品的数据解析方法，建立了一套对天气雷达拼图系统V3.0组网产品的雷达基数据进行全面的数据识别、分析、提取、存储和可视化流程，本发明针对输入的二进制雷达基数据能够结合多样的地理特征要素进行可视化并且嵌入了地理信息实现栅格数据的导出以便后续在GIS中进行二次开发。本发明中提出的雷达解析和识别框架在实现对V3.0组网产品数据的高效解析和准确识别方面具有显著的优势，为天气雷达拼图系统V3.0组网产品在之后的推广和处理带来了更具有适应性和可靠性的解决方案。

本发明公开了一种基于雷达产品数据的闪电落区识别方法及系统，包括以下步骤：步骤1：获取发生闪电活动时的组合反射率数据、云顶高度数据和垂直积分液态水含量数据；步骤2：基于组合反射率数据、云顶高度数据和垂直积分液态水含量数据，分别生成相应的灰度图像，将三种灰度图像作为三个波段进行融合，得到一多波段图像；步骤3：将多波段图像输入至闪电落区识别模型中，得到闪电落区识别图，所述闪电落区识别图包括框出闪电落区的边界框。

本发明提供一种快速获取雷达组合反射率矢量图形数据的方法，包括如下步骤：雷达三维扫描数据的归一化；雷达组合反射率数据点结构的构建；组合反射率图形数据构建；本发明有利于雷达产品数据的全球共享，为气象灾害的减灾防灾提供有效的决策支持，具有良好的社会和经济效果；同时其快速获得数据的能力，具有良好的技术效果，能够缩短相关部门对于灾害的响应时间。

本发明对雷达的探测数据点进行处理，以此获取具有矢量特征的雷达组合反射率等值线数据。该快速获取雷达组合反射率矢量等值线数据的方法包括以下几大部分：雷达三维扫描数据的归一化；雷达组合反射率数据点计算；组合反射率数据网格构建；组合反射率等值线构建。本发明可以有利于雷达产品数据的全球共享，为气象灾害的减灾防灾提供有效的决策支持，具有良好的社会和经济效果；同时其快速获得数据的能力，具有良好的技术效果，能够缩短相关部门对于灾害的响应时间。

本发明公开了一种基于雷达数据的闪电强度识别方法，包括步骤如下：(1)设置闪电强度值分段区间，将闪电强度进行等级划分；(2)选取数据源，所述数据源包括闪电定位数据和雷达探测数据；(3)构建闪电所在位置的雷达场数据，并根据闪电等级对雷达场数据进行等级赋值，构建多等级的雷达场数据集，并将多等级雷达场数据集划分为训练集、测试集和验证集；(4)利用步骤（3）中训练集、测试集和验证集，调整网络模型的参数，以命中率与虚警率作为精度评判标准，构建闪电强度识别模型。本发明根据闪电强度构建多等级雷达场数据，继而采用深度学习方法，挖掘出数据中隐藏的空间规律与属性特征，解决闪电强度的识别问题。