[发明专利]6阶数据特征的雹云预测方法

摘要

6阶数据特征的雹云预测方法属于统计学领域，尤其属于图像分析领域。现有对雹云的预测往往是依赖于经验进行判别，这样的方法存在很多不足。为了克服现有技术的不足，本发明公开：一种预测冰雹的方法，其特征是，所述的方法包括以下步骤：第一步，利用云图获得dBZ，第二步，把RGB图像转化为灰度图像，第三步，灰度图像的反射率分成15个量级，第四步，计算每个量级的比重，第五步，计算出每个量级的均值x₁、方差x₂、峰度x₃、角二阶矩x₄、熵x₅、相关性x₆，第六步，利用公式：y＝148.50246·x₁+44.33304·x₂‑213.01248·x₃‑123.00231·x₄+22.56971·x₅+3457·x₆y₀＝41.16641故有若：y＞y₀,则X∈G₁，否则X∈G₂，G₁为降雹云集合，G₂为无雹云集合。本发明可以预测雹云。

主权项

6阶数据特征的雹云预测方法，其特征是，所述的方法包括以下步骤：第一步，采集雷达RGB云图，利用云图获得dBZ，第二步，把第一步所得的RGB图像转化为灰度图像，第三步，把第二步所得的灰度图像的反射率分成15个量级，第四步，计算出每个量级在图像中的比重，第五步，计算出每个量级的均值x1、方差x2、峰度x3、角二阶矩x4、熵x5、相关性x6，第六步，把第五步所得的均值x1、方差x2、峰度x3、角二阶矩x4、熵x5、相关性x6代入公式：y＝148.50246·x₁+44.33304·x₂‑213.01248·x₃‑123.00231·x₄+22.56971·x₅+3457·x₆故有若：y＞y₀,则X∈G₁，否则X∈G₂，G₁为降雹云集合，G₂为无雹云集合。