摘要
本发明提供了一种基于数据融合的多波段雷达数据空间降尺度方法,包括:步骤1,从天气雷达中获取S波段和X波段观测数据;步骤2,对获取的观测数据进行数据预处理;步骤3,构建空间降尺度模型;步骤4,通过数据预处理后的观测数据对空间降尺度模型进行训练验证和测试;步骤5,根据训练好的空间降尺度模型进行S波段观测数据的空间降尺度;步骤6,判断生成的数据是否接近真实值。本发明能够借助深度学习神经网络,让模型提取并融合S波段观测数据与X波段观测数据的特征,将原本低分辨率的S波段数据转化为高分辨率数据,不但满足了实际应用中对雷达数据高分辨率的需求,还降低了对硬件设施的依赖。