一种基于PrecipNet模型和多源可见光数据的多尺度高精度降水反演方法

本发明涉及一种基于PrecipNet模型和多源可见光数据的多尺度高精度降水反演方法，涉及基于多源可见光云图进行降雨反演技术领域。该方法包括步骤：数据预处理；制作多尺度降水反演数据集；构建改进PrecipNet算法模型；降水反演；精度分析；模型对比分析；消融实验；案例分析。本发明的基于PrecipNet模型和多源可见光数据的多尺度高精度降水反演方法，旨在克服传统数值预报在精细化降水反演中的局限，通过整合葵花8号卫星的大范围可见光数据与吉林一号卫星的高分辨率可见光数据，并引入注意力机制、LSTM框架、多尺度特征融合模块以及渐进式训练策略，显著提升了降水反演的精度与空间分辨率。