一种风切变识别算法

本发明涉及一种风切变识别算法，包括数据预处理和方法识别，其中，数据预处理包括以下步骤：S1解析原始数据；S2分割周期数据；S3多通道的风场数据；S4风切变标签生成；S5数据集的构建。该风切变识别算法，提供了基于深度神经网络的风切变形变识别方法，通过处理特定雷达扫描数据，得到风切变图像数据，完成了基于深度学习的识别算法，利用图像数据识别风切变，达到高实时性的风切变识别与预警要求，针对本发明中的激光测风雷达数据，改进网络模型结构，能够在减少运算量的情况下，提高识别精度，且利用深度学习实现目标风切变区域的自动化识别，利用图像生成技术实现雷达数据的转换，实现风切变可视化风切变。