1.一种基于数据融合的多波段雷达数据空间降尺度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，从天气雷达中获取S波段和X波段观测数据；

步骤2，对获取的观测数据进行数据预处理；

步骤3，构建空间降尺度模型；

步骤4，通过数据预处理后的观测数据对空间降尺度模型进行训练验证和测试；

步骤5，根据训练好的空间降尺度模型进行S波段观测数据的空间降尺度；

步骤6，判断生成的数据是否接近真实值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2包括：步骤2.1，对S波段和X波段观测数据时空匹配：

依据原始观测文件名称包含的时间标识信息，对X波段观测数据和S波段雷达进行时间校准操作，使X波段观测数据和S波段雷达在时间维度上达成对齐状态；

依据不同站点所对应的经纬度信息，对S波段观测数据按照经纬度数值实施裁剪处理；

步骤2.2，对X波段观测数据旋转对齐：

通过对X波段历史观测数据进行分析，确定X波段当前的角度偏差值；

基于所述角度偏差值，以雷达扫描中心为旋转基准点，运用依托三角函数原理构建的旋转矩阵算法，对X波段观测数据的坐标系统实施变换操作；

步骤2.3，对X波段观测数据进行插值，填补缺失数据：

基于X波段雷达已获取的有效数据区域的分布特征，通过计算数据中无效值的数据范围，界定存在数据缺失的扫描盲区范围和边界条件；

选取插值算法，以扫描盲区周边的有效数据点作为参考数据源，按照既定的插值规则进行数据估算，将估算所得数据填充至相应的缺失位置；

步骤2.4，剔除低质量数据：对X波段观测数据和S波段观测数据进行质量评估，将低质量的雷达数据从X波段观测数据和S波段观测数据中予以删除；将X波段观测数据作为高分辨率输入数据，S波段观测数据作为低分辨率输入数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤3包括：步骤3.1，构建两个独立的特征提取模块，分别处理低分辨率输入数据和下采样后的高分辨率输入数据；

对低分辨率输入数据进行多尺度特征提取：将S波段观测数据输入至空洞多尺度卷积网络，依次流经小感受野卷积层、中等感受野卷积层和大感受野卷积层，提取多尺度特征，生成低分辨率LR特征图；

对高分辨率输入数据进行下采样处理和多尺度特征提取：首先，对X波段观测数据实施下采样操作，降低空间分辨率至与S波段观测数据一致，生成下采样后的高分辨率输入数据HR Down Input，模拟低分辨率输入条件下的数据分布；其次，将所述高分辨率输入数据HR Down Input输入至与低分辨率分支相同的空洞多尺度卷积网络结构，依次流经小感受野卷积层、中等感受野卷积层和大感受野卷积层，提取多尺度特征，生成下采样高分辨率HR Down特征图，通过对称特征提取结构，使模型学习低分辨率与高分辨率数据的共性特征；

步骤3.2，构建数据融合模块：

数据融合模块将来自两个分支提取的特征进行深度融合，生成一个综合的特征图：首先进行通道拼接操作，将多尺度特征提取后的低分辨率LR特征图与下采样高分辨率HR Down特征图按通道维度进行拼接，拼接后的特征图依次通过卷积层、批归一化层和修正线性单元，实现对来自低分辨率LR和下采样高分辨率HR Down数据特征的深度融合；

数据融合模块中的卷积层是二维卷积层，输入为拼接后的128通道特征图，通过3×3的卷积核在特征图上滑动进行卷积运算，最终输出64通道的特征图；所述批归一化层是二维批归一化层，用于将数据归一化到均值为0、方差为1的分布；所述修正线性单元是ReLU激活函数，用于对批归一化后的特征图进行非线性变换；所述ReLU激活函数为：，

其中 是经过批归一化层处理后的输入值， 是经过ReLU激活函数后的输出值，如果 大于0，输出 等于 ；如果 小于等于0，输出 等于0；

步骤3.3，构建上采样模块：所述上采样模块包括通道注意力模块、两个残差密集块、卷积层和双三次插值上采样；

所述通道注意力模块、两个残差密集块、用于扩展通道数的卷积层、双三次插值上采样、调整通道数的卷积层按顺序连接：首先是通道注意力模块，接着是两个残差密集块，再经过扩展通道数的卷积层，之后利用双三次插值函数F.interpolate上采样，完成从低分辨率输入到高分辨率输出的转换；最后利用调整通道数的卷积层，输出与输入图像通道数相同的最终上采样结果；

其中，在通道注意力模块中，首先接收数据融合模块输出的拼接特征图；接着分别对拼接特征图进行自适应平均池化和自适应最大池化操作；随后把平均池化和最大池化的结果相加，输入到由两个线性层、ReLU激活函数和Sigmoid函数组成的全连接网络中；之后将注意力权重的形状调整扩展到与拼接特征图相同的尺寸；最后把拼接特征图与注意力权重逐元素相乘，得到经过通道注意力机制调整后的特征图；

所述残差密集块执行如下操作：

步骤a1，前向传播时接收经过通道注意力机制调整后的特征图f；首先让特征图f进行卷积操作，再经过LeakyReLU激活函数得到特征图f1；之后将特征图f和特征图f1在通道维度上拼接起来，进行卷积并经过LeakyReLU函数激活，得到特征图f2；

步骤a2，按照步骤a1，不断将得到的特征图f1和f2在通道维度上拼接后输入到残差密集块中的卷积层，依次得到特征图f3和特征图f4；最后把所有特征图f1、f2、f3和f4在通道维度拼接后进行卷积得到特征图f5，将特征图f5乘以0.2后与特征图f相加，得到残差密集块的输出；

所述双三次插值函数F.interpolate上采样的公式为：，

其中 函数表示使用双三次插值方法，将经过扩展通道数的卷积层处理后的融合特征图 上采样到指定大小 ，得到高分辨率特征图，完成从低分辨率输入到高分辨率输出的转换；其中 表示高分辨率图像的高度， 表示高分辨率图像的宽度；

步骤3.4，修改损失函数：引入高度权重调整损失，根据输入的高度信息进行线性映射，将高度与权重关联起来，同时引入Sobel梯度损失，增强边缘信息，具体包括：权重损失函数公式为：

，

，

其中， 表示总损失， 表示L1损失， 表示Sobel梯度损失， 表示Sobel梯度损失的权重，n表示样本数量， 表示第i个样本的总损失， 表示第i个样本对应的高度损失，其中i=1,2,…,n， 表示加权损失；

通过依次构建特征提取模块、数据融合模块、上采样模块，最终得到了空间降尺度模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤4包括：步骤4.1，划分数据集：

将经过数据预处理后的S波段和X波段观测数据作为数据对，按比例划分为训练集、验证集和测试集；将S波段观测数据作为低分辨率数据，X波段观测数据作为高分辨率雷达数据，低分辨率数据和高分辨率数据一一对应；

步骤4.2，根据划分好的数据集训练空间降尺度模型：

训练阶段输入训练集中的m个S波段观测数据 和m个X波段观测数据，输出预测结果为经过模型空间降尺度后的图像， 表示第m个S波段观测数据， 表示第m个X波段观测数据，其中m为训练集中数据数量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤4.2还包括：根据空间降尺度模型的加权损失函数，通过反向传播算法，更新迭代权重参数，进行循环迭代训练，直至模型收敛。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤5中，根据训练好的空间降尺度模型进行S波段观测数据的空间降尺度；根据空间降尺度模型生成的数据进行可视化处理，并与真实的X波段观测数据进行比对。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤6中，根据评价指标结构相似性SSIM 判断生成的数据是否接近真实值，公式为：，

其中，亮度比较函数 ，对比度比较函数 和结构比较函数 的计算公式分别为：

，

，

，

其中 代表X波段观测数据， 代表S波段观测数据， 和 分别是 的均值和的均值， 和 分别是 的标准差和 的标准差， 是 和 的协方差， 、 和是常数， 为权重系数。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤6中，当 时，表示在计算SSIM时，亮度比较函数 、对比度比较函数 和结构比较函数 对最终结果的影响权重相同，当两幅图像相同时， 。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，存储有计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在计算机上运行时，执行如权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。