具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和有益效果更加清楚明白，下面结合附图及实施例，对本发明作进一步详细说明，显然，以下所描述的实施例是本发明实施例的一部分，仅用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供的天气雷达反射率拼图数据集构建方法，可以应用于如图1所示的终端或服务器上。其中，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。服务器可采用本发明的多普勒天气雷达反射率拼图数据构建方法得到直接用于研究大尺度下天气系统的时空变化使用的天气雷达反射率拼图数据集，将其用于服务器后续的研究分析，或发送至终端供终端使用者研究使用。

本发明实施例中获取的待处理天气雷达拼图数据是中国气象局发布的数据格式为PNG格式的雷达拼图，其包括中国以及八大区域(东北、华北、西北、西南、华中、华东、华南)，这种PNG格式数据用于研究某区域天气系统之前，都需要进行一系列处理。下述实施例将以中国气象局发布的雷达拼图数据对本发明的天气雷达反射率拼图数据集构建方法进行详细阐述。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种天气雷达反射率拼图数据集构建方法，包括以下步骤：

S11、获取待处理天气雷达拼图数据；

其中，待处理天气雷达拼图数据原则上可以为通过对单部天气雷达组网，采用最近邻居法、线性内插法、Barnes方法等重叠区域进行拼图融合等现有技术得到的二维拼图。为了得到更具有代表性，便于后续研究使用的数据集，本实施例获取的待处理天气雷达拼图数据选用如图3所示的国家气象局融合得到的二维拼图上大区域的雷达拼图，并基于此数据构建后续的天气雷达反射率拼图数据集。

S12、查询所述待处理天气雷达拼图数据的图例反射率RGB和注记RGB，得到反射率注记RGB映射表；所述注记包括地名注记、各级界线注记和河流注记；

其中，待处理天气雷达拼图数据上会有图3所示的图例基本反射率和地名、国界线、省界线、县界线和河流等，且部分拼图数据会存在某些区域被地名、国界线、省界线、县界线和河流等注记覆盖而导致反射率缺失的情况，影响其使用效果。为了便于后续在待处理天气雷达拼图数据上准确有效地提取出各注记的范围，需要预先获取待处理天气雷达拼图数据对应的各种图例反射率和各种注记对应的RGB。由于待处理天气雷达拼图数据为PNG格式，需要借助于查询工具来得到反射率注记RGB映射表，如图4所述，所述查询所述待处理天气雷达拼图数据的图例反射率RGB和注记RGB，得到反射率注记RGB映射表的步骤S12包括：

S121、采用ArcGIS软件，分别查询所述待处理天气雷达拼图数据的图例上各反射率对应的RGB和各注记对应的RGB，得到所述图例反射率RGB和所述注记RGB；

其中，ArcGIS软件是Esri公司集40多年地理信息系统咨询和研发经验，开发的一套完整的GIS(Geographic Information system)平台产品。本实施例采用ArcGIS软件中Identify工具的查询功能，查询图例上各反射率对应的RGB和各注记对应的RGB，具体如何使用Identify 工具的查询功能查询得到对应的RGB的方法，参考现有技术实现即可，此处不作具体限制。

S122、根据所述图例反射率RGB和所述注记RGB，建立所述反射率注记RGB映射表。

其中，反射率注记RGB映射表为根据各反射率与RGB，以及各种注记与RGB之间的对应关系而建立的一一映射关系表，如：反射率 10dBz对应RGB(1，160，246)，地名注记对应RGB(104，104， 104)等，便于对待处理天气雷达拼图数据各格点的RGB进行反射率转换，对各注记设置不同标记，以及后续对各注记范围的准确区分和提取。

本实施例中通过采用ArcGIS软件中Identify工具的查询功能方便有效地得到待处理天气雷达拼图数据对应的反射率注记RGB映射表，为后续基于该反射率注记RGB映射表对各注记进行提取，以及对各注记遮挡数据进行插值补全提供了有效保障。

S13、根据所述反射率注记RGB映射表，将所述待处理天气雷达拼图数据的所有格点的RGB进行反射率转换，得到待处理天气雷达反射率拼图数据；

其中，待处理天气雷达反射率拼图数据可理解为将原待处理天气雷达拼图数据中所有格点进行RGB转换，反射率注记RGB映射表中图例上各反射率对应的RGB可直接转为该反射率，各注记对应的RGB 需要根据具体的注记类型分别进行不同的注记反射率赋值，且该注记反射率仅为了表示不同注记，并不代表真是的反射率数据，后续会采用下述步骤方法对所有注记对应的反射率缺失格点进行插值补全。具体的，如图5所示，所述根据所述反射率注记RGB映射表，将所述待处理天气雷达拼图数据的所有格点的RGB进行反射率转换，得到待处理天气雷达反射率拼图数据的步骤S13包括：

S131、采用matlab获取所述待处理天气雷达拼图数据的所有格点的RGB；

其中，待处理天气雷达拼图数据确定后，图片中每个像素的RGB 基本上不会变化，原则上可以采用任一能够基于图片获取RGB方法，得到待处理天气雷达拼图数据上所有格点的RGB。本实施例优选采用matlab编程读取待处理天气雷达拼图数据，简单方便地得到与该待处理天气雷达拼图数据行列相同的三个矩阵：R矩阵，G矩阵，B矩阵，即每个格点的RGB，并基于得到的每个格点的RGB进行下述相应步骤的转换，得到如图6(a、b)所示的待处理天气雷达反射率拼图数据。

S132、遍历所述待处理天气雷达拼图数据的所有格点，判断各个格点的RGB是否存在于所述反射率注记RGB映射表中；

S133、若所述格点的RGB不存在于所述反射率注记RGB映射表中，则将对应格点赋值为特殊反射率，反之，则根据所述反射率注记 RGB映射表，将对应格点赋值为对应的反射率或注记反射率；所述注记反射率包括地名注记反射率、各级界线注记反射率和河流注记反射率。其中，待处理天气雷达拼图数据的所有格点的RGB通过上述步骤得到后，就需要使用反射率注记RGB映射表进行相应的反射率转换，在实际的RGB转换过程中：若格点的RGB等于反射率注记RGB映射表中的某个反射率(dBZ)对应颜色的RGB时，则将该格点赋值为相对应的反射率(dBZ)；若格点的RGB等于地名注记的RGB，则将该格点赋值为地名注记反射率；若格点的RGB等于反射率注记RGB映射表中各级界线注记的RGB，则将该格点赋值为各级界线注记反射率；若格点的RGB等于反射率注记RGB映射表中河流注记的RGB，则将该格点赋值为河流注记反射率；若格点的RGB既等于图例上各反射率对应的RGB，又不等于各注记RGB，则将该格点赋值为特殊反射率。需要说明的是，本实施例中只有当格点的RGB等于反射率注记RGB 映射表中的某个反射率(dBZ)对应颜色的RGB时，该格点赋值的反射率(dBZ)才为真实可用的反射率，其他地名注记反射率、各级界线注记反射率、河流注记反射率和特殊反射率均不是真实可用的反射率值，此处赋值仅用于标识使用，便于后续确定需要使用插值算法进行反射率插值的反射率缺失格点以及对各类反射率缺失格点进行有效区分，此处地名注记反射率、各级界线注记反射率、河流注记反射率和特殊反射率的具体取值可以根据使用需求进行灵活设置均不影响本实施例的具体实施效果，如将地名注记反射率设为1、各级界线注记反射率设为2、河流注记反射率设为3和特殊反射率设为0，此处不作具体限制。

本实施例根据前述步骤得到的反射率注记RGB映射表，对原始待处理天气雷达拼图数据的所有格点进行RGB转换，得到对应的待处理天气雷达反射率拼图数据的方法，既实现了对反射率数据正常格点和反射率缺失格点的提取，又实现了各类反射率缺失格点的有效区分，进而为后续对反射率缺失格点进行插值补全，以及按照反射率缺失格点类型分别进行插值优化提供了必要的技术支持，有效保证处理得到的天气雷达反射率拼图数据的准确性和连续性。

S14、根据所述待处理天气雷达反射率拼图数据，查找反射率缺失格点，并对所述反射率缺失格点进行插值补全，得到天气雷达反射率拼图数据；

其中，反射率缺失格点即为上述步骤进行RGB转换时标记为地名注记反射率、各级界线注记反射率、河流注记反射率和特殊反射率的格点，为了保证待处理天气雷达反射率拼图数据中反射率数据的连续性，本实施例采用Cressman插值算法对各反射率缺失格点进行反射率插值。如图7所示，所述根据所述待处理天气雷达反射率拼图数据，查找反射率缺失格点，并对所述反射率缺失格点进行插值补全，得到天气雷达反射率拼图数据的步骤S14包括：

S141、遍历所述待处理天气雷达反射率拼图数据的所有格点，查找赋值为所述注记反射率的格点，并将对应格点确定为所述反射率缺失格点，以及将所述反射率缺失格点对应的格点索引和所述注记反射率存入反射率缺失数组；所述反射率缺失格点包括地名反射率缺失格点、各级界线反射率缺失格点和河流反射率缺失格点；

其中，反射率缺失数组可理解为专门储存待处理天气雷达反射率拼图数据上反射率缺失格点信息的数组，其包括反射率缺失格点的格点索引以及对应的特殊反射率或注记反射率，便于后续对反射率缺失格点进行反射率插值处理。

S142、遍历所述反射率缺失数组的所有格点索引，采用Cressman插值，并设置第一影响半径，计算对应所述反射率缺失格点的反射率插值；

其中，Cressman插值算法，即根据各临近点与插值点之间的距离远近来确定各临近点的权重系数w，最终插值点的值v_(i,j)按照各临近点的权重系数计算得出，具体公式如下：

式中，v_(i,j)是插值点的值，w_n是数据点v_n的权重系数。影响半径R 内每个数据点都按各自的权重系数相乘，累加求和后除以所有数据点的权重和得到该插值点的值。Cressman插值算法中最重要的是权重系数w的确定，数据点距插值点越远，其权重系数w越小，反之，其权重系数w越大，其公式如下：

式中，r是数据点到插值点的距离，R是影响半径；由于影响半径R选取太大，会影响各临近数据点与插值点距离关系，选取太小，或导致临近数据点数量不够，因此，R通常选正整数(如：1，2，3，4,……， 10)。

为了保证影响半径选择的合理有效，本实施例采用如下方法确定每次Cressman插值所用的影响半径：预先选取多个影响半径值，比较不同插值条件下，不同影响半径的插值效果，即查看不同影响半径下，插值区域是否出现明显的注记痕迹，将插值后无注记痕迹，且总体插值结果误差相对较小的影响半径R值确定为最终使用的影响半径，不同影响半径插值效果如图8(a、b)。上述对反射率缺失数组中的所有格点进行插值时使用的第一影响半径以及后续对不同类型反射率缺失格点进一步插值优化所选用的第二影响半径、第三影响半径、第四影响半径和第五影响半径均按照上述方法确定。

S143、采用所述反射率缺失格点的反射率插值，更新所述待处理天气雷达反射率拼图数据，得到所述天气雷达反射率拼图数据。

其中，各反射率缺失格点的反射率插值采用上述方法得到后，使用其更新待处理天气雷达反射率拼图数据对应的格点的反射率，得到反射率补全后的天气雷达反射率拼图数据。理论上此步骤得到的天气雷达反射率拼图数据已经没有反射率缺失，已在一定程度上保证了反射率拼图数据的连续性，但为了进一步保证反射率拼图数据的精准性，还需要采用下述步骤对此处得到的天气雷达反射率拼图数据进一步优化。

S15、根据所述天气雷达反射率拼图数据，构建天气雷达反射率拼图数据集。

其中，天气雷达反射率拼图数据通过上述步骤对待处理天气雷达拼图数据进行处理得到，由于部分需插值区域范围较大，且不同注记所覆盖的范围大小不同，上述采用统一的第一影响半径进行插值时，会导致部分反射率数据欠精准，进而影响直接构建得到的天气雷达反射率拼图数据集的使用效果，需要进一步改变影响半径大小，对被不同注记覆盖区进行不断地插值优化，以保证雷达反射率拼图的连续性和准确性。如图9所示，所述根据所述天气雷达反射率拼图数据，构建天气雷达反射率拼图数据集的步骤S15包括：

S151、遍历所述反射率缺失数组中值为所述地名注记反射率的格点索引，采用Cressman插值，并设置第二影响半径，对更新后的所述天气雷达反射率拼图数据的所述地名反射率缺失格点进行插值优化，得到第一插值优化天气雷达反射率拼图数据；

S152、遍历所述反射率缺失数组中值为所述各级界线注记反射率的格点索引，采用Cressman插值，并设置第三影响半径，对所述第一插值优化天气雷达反射率拼图数据的所述各级界线反射率缺失格点进行插值优化，得到第二插值优化天气雷达反射率拼图数据；

S153、遍历所述反射率缺失数组中值为所述河流注记反射率的格点索引，采用Cressman插值，并设置第四影响半径，对所述第二插值优化天气雷达反射率拼图数据的所述河流反射率缺失格点进行插值优化，得到第三插值优化天气雷达反射率拼图数据；

S154、遍历所述第三插值优化天气雷达反射率拼图数据的所有格点，查找反射率值小于预设反射率阈值的格点，采用Cressman插值，并设置第五影响半径，计算对应所述格点的反射率插值，以及更新所述第三插值优化天气雷达反射率拼图数据，得到所述天气雷达反射率拼图数据集。

其中，第一影响半径、第二影响半径、第三影响半径、第四影响半径和第五影响半径之间的大小关系由其对应插值覆盖区域的大小成正比，即影响半径R值越大，则临近数据点越多，若插值区域较大，则需选取较大的R值，才能保证有足够的临近数据点。由于各类型注记对区域覆盖范围从小到大依次为：地名注记、各级界线注记、河流注记，对应的各影响半径从小到大依次为：第五影响半径、第二影响半径、第三影响半径、第四影响半径，第一影响半径可为第二影响半径、第三影响半径、第四影响半径和第五影响半径的平均值，上述插值优化也是按照从覆盖范围小注记到覆盖范围大注记的顺序，依次进行插值计算。

本申请实施例通过基于上述设置第一影响半径对所有反射率缺失格点进行反射率插值得到的天气雷达反射率拼图数据，进一步按照注记覆盖范围大小分别设置合适的影响半径大小，对被不同注记覆盖区进行不断地插值优化，有效保证构建的天气雷达反射率拼图数据集具有更好的连续性和准确性，进一步提高天气雷达反射率拼图数据集用于研究的可靠性，具体效果如图10(a、b)所示。

此外，为了使构建的多普勒天气雷达反射率拼图数据集，更便于研究大尺度下天气系统的时空变化，本发明在上述基于Cressman插值得到反射率连续且准确的天气雷达反射率拼接数据集后，还进一步利用0.01°×0.01°网格化，计算各网格的经纬度，建立各天气雷达反射率拼图数据的经纬网，进一步优化更新多普勒天气雷达反射率拼图数据集。如图11所示，所述根据所述天气雷达反射率拼图数据，构建天气雷达反射率拼图数据集的步骤S15之后还包括：

S16、将所述天气雷达反射率拼图数据集中的所述天气雷达反射率拼图数据进行网格化，建立对应的经纬网，更新所述天气雷达反射率拼图数据集。

其中，网格化具体指按照经纬度标准，进行0.01°×0.01°网格化，确定每个格点的经纬度坐标，具体地，如图12所示，所述将所述天气雷达反射率拼图数据集中的所述天气雷达反射率拼图数据进行网格化，建立对应的经纬网，更新所述天气雷达反射率拼图数据集的步骤 S16包括：

S161、选取所述天气雷达反射率拼图数据的多个控制点；

其中，控制点为具有明显特征的点，如省域界线中最北边、最东边的边界点，或，任何比例尺下，省域界线变形较小的拐点等，具体控制点的个数和选择方式原则上根据可以根据实际应用需求自行确定。为了保证每个格点经纬坐标设置的合理有效，本实施例要求控制点个数保证在3个以上，且控制点的选取不要太集中，要尽可能均匀的分布在原始天气雷达拼图数据的范围内。

S162、根据各个控制点的像素点位置和经纬度空间关系，建立坐标变换函数关系式；

其中，控制点确定后，可以通过现有技术确定各个控制点的经纬度坐标，并根据每个控制点在天气雷达拼图数据中的像素点位置及其对应的经纬度坐标，建立对应的坐标变换函数关系式，具体表示如下：

式中，x、y分别为原始天气雷达反射率拼图数据中控制点的横坐标和纵坐标；a、b分别控制点相对应的经度坐标和纬度坐标； p^-1(·)、q^-1(·)分别为对应的坐标变换函数关系式。

S163、采用所述坐标变换函数关系式，计算所述天气雷达反射率拼图数据的除控制点之外像素点的经纬度坐标；

其中，坐标变换函数关系式按照上述步骤得到后，遍历天气雷达反射率拼图数据中的所有像素点，利用该坐标变换函数关系式反推出其他像素点的经纬度坐标，建立对应的经纬网。如需研究某一小区域天气系统的变化，可依据研究区域的经纬度范围，从建立的经纬网中提取出研究区内各格点的反射率，以便后续的研究。

S164、根据所述天气雷达反射率拼图数据的所有像素点的经纬度坐标，建立所述天气雷达反射率拼图数据的经纬网，更新所述天气雷达反射率拼图数据集。

本实施例通过在天气雷达反射率拼图数据中选取特征明显的多个控制点后，获取各控制点经纬度坐标，利用各个控制点在原始图上像素位置坐标与经纬度坐标直接的对应关系，建立坐标变换函数关系式，反推出其余像素点的经纬度坐标，进而实现对天气雷达反射率拼图数据集中的任一天气雷达反射率拼图数据进行0.01°×0.01°网格化，建立对应数据的经纬网，最终构建得到反射率连续准确，且利于研究大尺度下天气系统的时空变化的多普勒天气雷达反射率拼图数据集。

需要说明的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。

在一个实施例中，如图13所示，提供了一种天气雷达反射率拼图数据集构建系统，所述系统包括：

获取模块1，用于获取待处理天气雷达拼图数据；

查询模块2，用于查询所述待处理天气雷达拼图数据的图例反射率 RGB和注记RGB，得到反射率注记RGB映射表；所述注记包括地名注记、各级界线注记和河流注记；

转换模块3，用于根据所述反射率注记RGB映射表，将所述待处理天气雷达拼图数据的所有格点的RGB进行反射率转换，得到待处理天气雷达反射率拼图数据；

插值模块4，用于根据所述待处理天气雷达反射率拼图数据，查找反射率缺失格点，并对所述反射率缺失格点进行插值补全，得到天气雷达反射率拼图数据；

构建模块5，用于根据所述天气雷达反射率拼图数据，构建天气雷达反射率拼图数据集。

需要说明的是，关于天气雷达反射率拼图数据集构建系统的具体限定可以参见上文中对于天气雷达反射率拼图数据集构建方法的限定，在此不再赘述。上述天气雷达反射率拼图数据集构建系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

图14示出一个实施例中计算机设备的内部结构图，该计算机设备具体可以是终端或服务器。如图14所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示器和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种天气雷达反射率拼图数据集构建方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域普通技术人员可以理解，图14中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算设备可以包括比途中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

综上，本发明实施例提供的一种天气雷达反射率拼图数据集构建方法、系统、计算机设备及存储介质，其天气雷达反射率拼图数据集构建方法实现了通过采用ArcGIS软件查询获取的待处理天气雷达拼图数据的图例上各反射率的RGB和各注记的RGB，得到对应的反射率注记RGB映射表后，根据该反射率注记RGB映射表，将待处理天气雷达拼图数据的所有格点的RGB进行反射率转换得到待处理天气雷达反射率拼图数据，并在根据该待处理天气雷达反射率拼图数据查找反射率缺失格点，采用Cressman插值对反射率缺失格点进行插值补全得到天气雷达反射率拼图数据后，进一步按照地名注记、各级界线注记和河流注记顺序依次进行插值优化，更新天气雷达反射率拼图数据，以及利用0.01°×0.01°网格化建立经纬网构建多普勒天气雷达反射率拼图数据集的技术方案。该天气雷达反射率拼图数据集构建方法，不仅有效提高了天气雷达反射率拼图数据的准确性和连续性，进一步提高了天气雷达对突发性强灾害天气预报预警的精准性，而且为研究大尺度下天气系统的时空变化提供便利。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例直接相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。需要说明的是，上述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。