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龙图腾网恭喜宁波市气象服务中心申请的专利一种基于雷达数据的闪电落区识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115453479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210960275.4，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于雷达数据的闪电落区识别方法是由钱峥;孙军波;赵昶昱;周红;龚瑾瑾;洪敏设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于雷达数据的闪电落区识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于雷达数据的闪电落区识别方法，其构建以天气雷达位置为中心、格点大小1平方公里的二维雷达格点场，将雷达基数据转换得到的多种雷达数据转换为笛卡尔坐标后在二维雷达格点场上进行栅格化，将体扫周期内的所有栅格化数据堆叠为三维雷达格点数据；提取体扫周期内的闪电位置信息并映射到二维雷达格点场中，以格点内有无闪电生成二分类标签数据；将三维雷达格点数据与标签数据按空间关系堆叠为雷达闪电格点场数据；将雷达闪电格点场数据的集合分为训练集、验证集和测试集，利用训练集和验证集训练基于SegNet的深度语义分割网络模型；再用测试集评估模型的地闪识别性能，结果显示模型识别准确率高，能结合雷达外推技术进行雷电预报。

本发明授权一种基于雷达数据的闪电落区识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于雷达数据的闪电落区识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1：选取闪电定位数据中的闪电位置信息作为闪电数据源；选取雷达基数据转换得到的N种不同种类的雷达数据作为雷达数据源，其中，雷达数据的种类数量N由天气雷达的体扫模式决定；步骤S2：以天气雷达的有效探测距离230km为空间范围，以天气雷达的体扫周期为时间范围；将每个体扫周期内的每种雷达数据从极坐标格式转换为笛卡尔坐标格式，其中，笛卡尔坐标格式的坐标原点为天气雷达所在的经纬度位置；然后构建一个以天气雷达所在的经纬度位置为中心且格点宽度为1km的2W×2W的二维雷达格点场，其中，W表示天气雷达的有效探测距离的数值，W＝230，二维雷达格点场的左下角坐标为0，0，二维雷达格点场的右上角坐标为2W,2W；再在二维雷达格点场的基础上，对每个体扫周期内的每种笛卡尔坐标格式的雷达数据进行栅格化处理，得到每个体扫周期内的每种笛卡尔坐标格式的雷达数据对应的栅格化数据；最后将每个体扫周期内的所有笛卡尔坐标格式的雷达数据对应的栅格化数据按空间对应关系堆叠为2W×2W×N的三维雷达格点数据；步骤S3：以天气雷达的有效探测距离230km为空间范围，以天气雷达的体扫周期为时间范围；提取出在天气雷达的有效探测距离内的每个体扫周期内的闪电位置信息；然后将每个体扫周期内的闪电位置信息映射到二维雷达格点场中；接着判断二维雷达格点场中的每个格点中是否存在闪电位置信息，如果存在，则将该格点标记为1，如果不存在，则将该格点标记为0，生成2W×2W×1的二分类标签数据；步骤S4：将每个体扫周期内的2W×2W×N的三维雷达格点数据与对应的2W×2W×1的二分类标签数据按空间对应关系构成一个2W×2W×N+1规格的雷达闪电格点场数据；步骤S5：将包含过去多年雷暴日所有体扫周期内的雷达闪电格点场数据的集合随机分为训练集、验证集和测试集；并引入基于SegNet的深度语义分割网络模型；步骤S6：利用训练集对模型进行训练；然后利用验证集对模型进行验证，根据验证结果选择出性能最优的模型和权重并保存；再利用保存的模型对测试集进行识别，闪电落区识别结果通过边界成功指数算法进行性能评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波市气象服务中心，其通讯地址为：315012 浙江省宁波市海曙区气象路118号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。