基于空间统计和机器学习的重覆冰区覆冰厚度分布估算方法

本申请涉及一种基于空间统计和机器学习的重覆冰区覆冰厚度分布估算方法，包括获取目标区域的地形高程数据和当前时刻下的气象监测数据；根据地形高程数据和气象监测数据，确定目标区域内各个位置点的增强气象监测数据；根据地形高程数据和各个位置点的增强气象监测数据，预测各个位置点在当前时刻下的第一覆冰厚度数据，上述过程通过引入目标区域的地形高程数据和当前时刻下的气象监测数据，弥补了传统覆冰厚度估算方法对地形复杂性与空间分布差异感知不足的缺陷，通过根据地形高程数据和气象监测数据，得到各个位置点的增强气象监测数据，可以显著提升对局部微气象效应的捕捉能力，如此，可以准确地估算目标区域的覆冰厚度。