一种基于变分法的多源降水数据融合方法和系统技术方案

本申请涉及应用电子设备进行识别的方法或装置技术领域，提供了一种基于变分法的多源降水数据融合方法和系统。该方法首先对HASM方法进行改进以解决其边界震荡问题，然后利用改进的HASM方法，基于第一遥感降水数据，构建降水分布的数据保真项；结合梯度算子与Hessian矩阵算子，基于第二遥感降水数据，构建降水分布的空间信息保持项；最后基于数据保真项和空间信息保持项，构建基于变分法的多源降水数据融合模型。该方法充分利用了HASM方法的高精度特征及其平滑特征，以及梯度算子和Hessian矩阵的局部细节保持特征，使得最终融合结果既能够保持图像的局部细节信息，也不损失高阶几何特征和平滑特征，有效提高了多源降水数据融合的精度。的精度。的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于变分法的多源降水数据融合方法和系统


[0001]本申请涉及应用电子设备进行识别的方法或装置
，特别涉及一种基于变分法的多源降水数据融合方法和系统。

技术介绍

[0002]高分辨率高精度降水空间分布数据对水文水资源、区域防灾减灾及农业精准智能具有重要意义。
[0003]常见获取高精度降水空间分布数据的方法有：基于站点的方法、遥感反演的方法或基于气候模式的方法。其中，基于站点的方法通过对地面气象站点的观测数据进行插值得到降水空间分布数据，受到地面气象站点数量及分布特征所限，该方法得到的降水空间分布数据存在很大不确定性，且在空间上不连续。遥感反演的方法为获取大范围空间连续的降水信息提供了有效途径，但受到传感器性能、反演算法的影响，当前遥感反演降水存在一定程度的不确定性，且可获得的遥感降水数据往往空间分辨率相对较低，不能满足精细尺度模拟研究的需求。气候模式可以较好地模拟高层大气场、近地面气候特征和大气环流特征等，但降水的模拟涉及到模式的诸多物理过程，存在物理过程的参数化不确定性问题，这为准确模拟降水增加了许多挑战。
[0004]可以看出，目前根据不同来源、不同精度、不同尺度的降水观测信息或者估算信息，通过一定的优化准则进行对其进行融合以获取高精度的精细尺度的降水空间分布信息，是全球变化研究领域的前言问题和科学难点。
[0005]因此，需要提供一种针对上述现有技术不足的改进技术方案。

技术实现思路

[0006]本申请的目的在于提供一种基于变分法的多源降水数据融合方法和系统，以解决或缓解上述现有技术中存在的问题。
[0007]为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：本申请提供了一种基于变分法的多源降水数据融合方法，包括：对高精度曲面建模方法的高斯方程组进行高阶离散求解，得到改进后的高精度曲面建模方法；利用所述改进后的高精度曲面建模方法，基于第一遥感降水数据，构建降水分布的数据保真项；结合梯度算子与海塞矩阵算子，基于第二遥感降水数据，构建降水分布的空间信息保持项；基于所述数据保真项和所述空间信息保持项，构建基于变分法的多源降水数据融合模型。
[0008]优选地，所述基于变分法的多源降水数据融合模型的表达式为：
，式中：z表示最终所求得的高精度高分辨率的降水分布曲面；β表示正则化参数；E1（z）表示所述降水分布的数据保真项；E4（z）表示所述降水分布的空间信息保持项；H表示所述高精度曲面建模方法的投影算子；u1表示所述第一遥感降水数据；D为降尺度算子；α1、α2为权重；表示梯度算子；u2表示所述第二遥感降水数据；v为辅助变量。
[0009]优选地，所述对高精度曲面建模方法的高斯方程组进行高阶离散求解，得到改进后的高精度曲面建模方法，具体为：分别对所述高精度曲面建模方法的高斯方程组中的f
x
、f
xx
、f
y
、f
yy
、f
xy
进行高阶离散，对应得到f
x
、f
xx
、f
y
、f
yy
、f
xy
的高阶离散格式；其中，f表示所述高精度曲面建模方法的模拟曲面；f
x
、f
y
分别为f在x、y方向的一阶偏导数，f
xx
、f
yy
分别为f在x、y方向的二阶偏导数，f
xy
为f在x、y方向的混合偏导数；基于所述f
x
、f
xx
、f
y
、f
yy
、f
xy
的高阶离散格式，构建改进后的高精度曲面建模方法的求解方程组。
[0010]优选地，所述改进后的高精度曲面建模方法的求解方程组如下：，其中，，，，，，，，
，，，，，式中：n表示迭代次数，i、j表示高精度曲面建模方法的模拟曲面上网格点的行、列坐标；表示第n次迭代时网格点（i，j）处的模拟值；h为迭代步长；E、F、G为第一基本量；L、M、N为第二基本量；为第二类克里斯托弗尔符号；分别为第n次迭代时在网格点（i，j）处的取值；分别为第n次迭代时E、F、G、L、M、N在网格点（i，j）处的取值。
[0011]优选地，所述降水分布的数据保真项的表达式为：，式中：z表示最终所求得的高精度高分辨率的降水分布曲面；H表示所述高精度曲面建模方法的投影算子；u1表示所述第一遥感降水数据；D为降尺度算子。
[0012]优选地，所述结合梯度算子与海塞矩阵算子，基于第二遥感降水数据，构建降水分布的空间信息保持项，具体为：利用梯度算子，结合L1范数构造用于表征降水分布的空间细节特征的第一泛函项；根据降水分布曲面的海塞矩阵算子，构建曲面细节信息保持项；结合所述第一泛函项与所述曲面细节信息保持项，通过引入辅助变量v，构建所述降水分布的空间信息保持项。
[0013]优选地，所述第一泛函项的表达式如下：，式中：E2（z）表示所述第一泛函项；u2表示所述第二遥感降水数据；表示梯度算子；z表示最终所求得的高精度高分辨率的降水分布曲面。
[0014]优选地，所述曲面细节信息保持项的表达式如下：，
式中：E3（z）表示所述曲面细节信息保持项；u2表示所述第二遥感降水数据；z表示最终所求得的高精度高分辨率的降水分布曲面；表示z的海塞矩阵。
[0015]优选地，所述降水分布的空间信息保持项的表达式如下：，式中：E4（z）表示所述降水分布的空间信息保持项；α1、α2为权重；表示梯度算子；z表示最终所求得的高精度高分辨率的降水分布曲面；u2表示所述第二遥感降水数据；v为辅助变量。
[0016]本申请实施例还提供一种基于变分法的多源降水数据融合系统，包括：改进单元，配置为对高精度曲面建模方法的高斯方程组进行高阶离散求解，得到改进后高精度曲面建模方法；第一构建单元，配置为利用改进后的高精度曲面建模方法，基于第一遥感降水数据，构建降水分布的数据保真项；第二构建单元，配置为结合梯度算子与海塞矩阵，基于第二遥感降水数据，构建降水分布的空间信息保持项；模型融合单元，配置为基于所述数据保真项和所述空间信息保持项，构建得到基于变分法的多源降水数据融合模型。
[0017]有益效果：本申请中，首先针对现有高精度曲面建模方法（High Accuracy Surface Modeling，简称HASM）提取空间信息不充分、边界震荡等边值问题，通过对高精度曲面建模方法的高斯方程组进行高阶离散求解，得到改进后的高精度曲面建模方法，并利用所述改进后的高精度曲面建模方法，基于第一遥感降水数据，构建降水分布的数据保真项；然后结合梯度算子与海塞（Hessian）矩阵算子，基于第二遥感降水数据，构建降水分布的空间信息保持项，以充分利用梯度算子和Hessian矩阵的细节保持特征；最后基于数据保真项和空间信息保持项，构建基于变分法的多源降水数据融合模型。所构建的多源降水数据融合模型能够对不同来源、不同精度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于变分法的多源降水数据融合方法，其特征在于，包括：对高精度曲面建模方法的高斯方程组进行高阶离散求解，得到改进后的高精度曲面建模方法；利用所述改进后的高精度曲面建模方法，基于第一遥感降水数据，构建降水分布曲面的数据保真项；结合梯度算子与海塞矩阵算子，基于第二遥感降水数据，构建降水分布曲面的空间信息保持项；基于所述数据保真项和所述空间信息保持项，构建基于变分法的多源降水数据融合模型。2.根据权利要求1所述的基于变分法的多源降水数据融合方法，其特征在于，所述基于变分法的多源降水数据融合模型的表达式为：，式中：z表示降水分布曲面；β表示正则化参数；E1（z）表示所述降水分布曲面的数据保真项；E4（z）表示所述降水分布曲面的空间信息保持项；H表示所述高精度曲面建模方法的投影算子；u1表示所述第一遥感降水数据；D为降尺度算子；α1、α2为权重；表示梯度算子；u2表示所述第二遥感降水数据；v为辅助变量。3.根据权利要求1所述的基于变分法的多源降水数据融合方法，其特征在于，所述对高精度曲面建模方法的高斯方程组进行高阶离散求解，得到改进后的高精度曲面建模方法，具体为：分别对所述高精度曲面建模方法的高斯方程组中的f
x
、f
xx
、f
y
、f
yy
、f
xy
进行高阶离散，对应得到f
x
、f
xx
、f
y
、f
yy
、f
xy
的高阶离散格式；其中，f表示所述高精度曲面建模方法的模拟曲面；f
x
、f
y
分别为f在x、y方向的一阶偏导数，f
xx
、f
yy
分别为f在x、y方向的二阶偏导数，f
xy
为f在x、y方向的混合偏导数；基于所述f
x
、f
xx
、f
y
、f
yy
、f
xy
的高阶离散格式，构建改进后的高精度曲面建模方法的求解方程组。4.根据权利要求3所述的基于变分法的多源降水数据融合方法，其特征在于，所述改进后的高精度曲面建模方法的求解方程组如下：，其中，，，
，，，，，，，，，，式中：n表示迭代次数，i...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵娜，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：