本发明涉及遥感，尤其涉及一种卫星多参量集合判识过冷水潜在区的方法。
背景技术：
1、在自然界中，当空中温度低于0℃时，云中仍有一些液滴没有冻结，而是以过冷却的液态存在，称为过冷水。过冷水的出现对于人工影响天气冷云播撒和飞机飞行安全具有重要影响。
2、从卫星探测的光谱范围出发，利用星载被动光学遥感资料的过冷水识别方法又可以分为三种：利用热红外波段识别云相态、利用可见光和近红外波段判识云相态、联合可见光和近红外及热红外波段数据判定云相态，即先利用亮温和亮温差之间的关系，区分冰和水，还可以利用辐射传输方程计算β因子(光学深度比)进行订正，最后通过云顶温度判断是否为过冷水。结合云顶温度即可识别出过冷水。
3、现有的过冷水识别方法主要依赖于卫星遥感数据，但存在识别精度不高、无法定量分析等问题。
技术实现思路
1、本发明的目的是要提供一种卫星多参量集合判识过冷水潜在区的方法。
2、为达到上述目的，本发明是按照以下技术方案实施的：
3、本发明包括以下步骤：
4、获取主动遥感卫星对于过冷水潜在区的判别数据作为标准数据，采集静止气象卫星的参量数据，对所述标准数据和所述参量数据进行预处理；
5、基于所述参量数据的分布特征进行分组得到区间数据，根据累计频率交叉法基于所述标准数据和所述区间数据对所述参量数据进行特征选择得到影响参量；
6、采用所述影响参量对像元进行投票，判断是否为过冷水潜在区，并计算过冷水概率，得到判识数据；
7、基于所述判识数据建立过冷水潜在区判识模型，采用所述标准数据优化所述过冷水潜在区判识模型；
8、将待判识数据输入所述过冷水潜在区判识模型得到判识结果。
9、进一步地，获取主动遥感卫星对于过冷水潜在区的判别数据作为标准数据，采集静止气象卫星的参量数据，对所述标准数据和所述参量数据进行预处理的方法，包括：
10、主动遥感卫星携带偏振激光雷达和红外成像仪，采用偏振激光雷达识别云的相态，采用红外成像仪识别云的温度，基于云的相态和温度得到判别数据，判别数据中云的相态包括液相和冰相，过冷水潜在区除了云层顶部的过冷水外，还包括冰液混合云中冰下的过冷水的部分；参量数据包括原始通道值、云产品值以及敏感通道计算值；
11、将标准数据和参量数据基于地理坐标和时间戳进行匹配。
12、进一步地，基于所述参量数据的分布特征进行分组得到区间数据的方法，包括：
13、将参量数据划分为10c个等宽区间，并计算每个等宽区间的液相和冰相的频数，采用等宽区间的频数建立数据向量，对数据向量进行聚类：
14、
15、其中，τv为目标函数，n是数据向量的数量，c为簇的数量，是第i个数据向量对于第j个簇的隶属度，m是模糊因子，是第j个簇的模糊惩罚系数，xi是数据向量i的特征向量，vj是簇j的中心点，cj为簇j中的数据向量集合，h为带宽参数，λ为正则化参数，
16、隶属度函数：
17、
18、其中，dij为是第i个数据向量和第j个簇的聚类中心之间的欧式距离，dmax是所有数据向量中与第j个簇的聚类中心之间的欧式距离的最大值，
19、聚类中心更新公式：
20、
21、其中是迭代s+1步后聚类簇j的中心点，
22、将数据向量划分到隶属度最大的簇，评估聚类结果：
23、
24、其中为聚类结果评分，其中xa和xb分别为簇m和簇p中的数据向量。
25、进一步地，根据累计频率交叉法基于所述标准数据和所述区间数据对所述参量数据进行特征选择得到影响参量的方法，包括：
26、基于标准数据划分参量数据的冰相和液相，基于区间数据得到参量数据的分组，对于每个分组，统计落在其中的冰相和液相的数据点的数量，得到频数；计算频数与总数据点数的比值得到频率，将每个分组的频率累加得到累积频率，将每个分组的频数累加得到累积频数，
27、基于参量数据的冰水累积频率分布的交叉点得到冰水判断的参量阈值和交叉频率，将交叉频率小于25％或者大于75％的参量数据作为区分云的冰相和水相的影响参量。
28、进一步地，采用所述影响参量对像元进行投票，判断是否为过冷水潜在区，并计算过冷水概率，得到判识数据的方法，包括：
29、当云产品值中clm的数值为0且ctt有数据时，表示为云区，否则为无云区；
30、对于影响参量，当云顶温度低于0℃且根据参量阈值将云顶判识为液相时，表示云顶是过冷水或云中有过冷水，将投票数值赋值为1，反之赋值为-1；；
31、将投票结果累加得到投票值，如果投票值大于0，则判断为过冷水潜在区，否则判断为非过冷水潜在区；
32、基于投票值计算过冷水概率：
33、
34、其中v为投票值，n为影响参量的数量；
35、判识数据包括过冷水潜在区的判断结果和过冷水概率。
36、进一步地，基于所述判识数据建立过冷水潜在区判识模型的方法，包括：
37、将影响参量划分为训练集和验证集，将判识数据作为训练集的因变量学习影响参量和判识数据之间的映射模式，建立过冷水潜在区判识模型：
38、通过非线性映射将影响参量作为自变量映射到高维特征空间中，线性回归函数：
39、
40、其中θ为权重向量，t表示转置，为自变量x的映射函数，c为偏置，
41、二次规划方程：
42、
43、其中λ为惩罚系数，其中k为训练集中样本的索引，n为训练集中样本的数量，νk和为松弛调节变量，为因变量，γ为损失函数，ηk为噪声项，
44、拉格朗日目标函数：
45、
46、其中δ和δ*为拉格朗日目标函数的解，j和g为训练集中样本的索引，rj,g为核函数
47、决策函数：
48、
49、采用标准数据作为验证集的标签优化过冷水潜在区判识模型。
50、进一步地，采用所述标准数据优化所述过冷水潜在区判识模型的方法，包括：
51、将过冷水潜在区判识模型的模型参数作为粒子进行优化，每个粒子在搜索空间中的位置由xi＝(xi1,xi2,…,xin)表示，其中n是搜索空间的维数，xid是粒子在第d维上的位置信息，
52、t时刻在第d维上两个粒子间的作用力：
53、
54、其中，fi(t)和fj(t)分别是粒子i和粒子j的适应度值，适应度值为过冷水潜在区判识模型的准确率，g(t)是t时刻的万有引力常数，g0是初始引力常数，α和t是控制引力变化的参数，mpi(t)和maj(t)分别是粒子i和粒子j在t时刻的质量，rij(t)是粒子i和粒子j在t时刻的欧氏距离，ε为确保分母不为零的常数，rij(t)的计算公式为：
55、
56、其中n是搜索空间的维数，xid(t)和xjd(t)分别是粒子i和粒子j在第d维上的位置，
57、粒子i在第d维上受到的粒子作用力的合力：
58、
59、粒子的加速度更新：
60、
61、其中a表示加速度，v表示速度，η是噪声强度，noise(t)是在[-1,1]区间内的随机数，
62、粒子的速度和位置更新公式为：
63、vd(t+1)＝vd(t)+ad(t)·δt
64、xd(t+1)＝xd(t)+vd(t+1)·δt
65、其中δt是时间步长，
66、粒子质量的计算公式：
67、
68、其中w(t)是种群中粒子的适应度值的最小值，b(t)是种群中粒子的适应度值的最大值，λ是学习机制的权重，learning(t)是基于粒子历史表现的自适应函数，xi(t)是粒子i在当前时刻的位置，是粒子i历史上达到的最优位置，β是控制学习速度的参数，σ是缩放因子，
69、对粒子进行迭代优化，直到过冷水潜在区判识模型的准确率达到85％。
70、第二方面，本技术实施例还提供一种电子设备，包括：
71、处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行第一方面所述的方法步骤。
72、第三方面，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行第一方面所述的方法步骤。
73、本发明的有益效果是：
74、本发明是一种卫星多参量集合判识过冷水潜在区的方法，与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：
75、实时性与自动化：算法的运行实现了高度的自动化和定时化，有效减轻了人工监测的负担，确保了数据处理的时效性和连续性，为人工增雨作业提供了及时的决策依据，
76、提高识别精度：通过综合利用卫星的多参量数据，本发明能够更准确地识别过冷水潜在区，该方法不仅考虑了单一参量的局限性，还通过多参量集合判识，显著提高了识别的准确率，
77、飞行安全保障：过冷水潜在区的准确识别对于飞行安全具有重要意义，本发明方法能够通过过冷水概率的变化趋势提前预判飞机作业区内有过冷水和飞机结冰潜势，通过空-地通讯和飞机实时积冰监测，指挥飞机出云除冰，确保飞机作业安全。
1.一种卫星多参量集合判识过冷水潜在区的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种卫星多参量集合判识过冷水潜在区的方法，其特征在于，获取主动遥感卫星对于过冷水潜在区的判别数据作为标准数据，采集静止气象卫星的参量数据，对所述标准数据和所述参量数据进行预处理的方法，包括：
3.根据权利要求1所述一种卫星多参量集合判识过冷水潜在区的方法，其特征在于，基于所述参量数据的分布特征进行分组得到区间数据的方法，包括：
4.根据权利要求1所述一种卫星多参量集合判识过冷水潜在区的方法，其特征在于，根据累计频率交叉法基于所述标准数据和所述区间数据对所述参量数据进行特征选择得到影响参量的方法，包括：
5.根据权利要求1所述一种卫星多参量集合判识过冷水潜在区的方法，其特征在于，采用所述影响参量对像元进行投票，判断是否为过冷水潜在区，并计算过冷水概率，得到判识数据的方法，包括：
6.根据权利要求1所述一种卫星多参量集合判识过冷水潜在区的方法，其特征在于，基于所述判识数据建立过冷水潜在区判识模型的方法，包括：
7.根据权利要求1所述一种卫星多参量集合判识过冷水潜在区的方法，其特征在于，采用所述标准数据优化所述过冷水潜在区判识模型的方法，包括：
8.一种电子设备，包括：处理器；以及
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行所述权利要求1～7任一所述方法。
