1.一种基于三维雷达探测数据的闪电落区识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取雷达探测区域内的闪电击中地面时探测的雷达基数据；

对所述雷达基数据进行数据转换，获得三维雷达探测数据；

将所述三维雷达探测数据输入训练好的闪电落区识别模型进行识别，获得被所述闪电击中的区域；

训练所述闪电落区识别模型的方式，包括：获取闪电样本的闪电定位数据和雷达基数据；

对所述闪电样本的所述雷达基数据进行数据转换，获得所述闪电样本的三维雷达探测数据；

基于所述闪电样本的闪电定位数据对所述闪电样本的三维雷达探测数据进行特征提取，构建包含闪电落区雷达数据集和不包含闪电落区雷达数据集；

根据所述包含闪电落区雷达数据集和所述不包含闪电落区雷达数据集，基于卷积神经网络模型进行模型训练，获得闪电落区识别模型；

所述根据所述包含闪电落区雷达数据集和所述不包含闪电落区雷达数据集，基于卷积神经网络模型进行模型训练，获得闪电落区识别模型的步骤，包括：对所述包含闪电落区雷达数据集中的包含闪电落区特征，和所述不包含闪电落区雷达数据集的不包含闪电落区特征进行特征标记，获得雷达数据集；

以设定划分比例对所述雷达数据集进行划分，获得训练集、测试集和验证集；

根据所述训练集，基于AlexNet模型，构建卷积神经网络模型进行训练，获得初步闪电落区识别模型；

根据所述验证集对所述初步闪电落区识别模型进行测试，获得测试后的闪电落区识别模型；

根据所述测试集对所述测试后的闪电落区识别模型进行验证，确定所述测试后的闪电落区识别模型的精度；

当所述验证结果测试后的闪电落区识别模型的精度达到阈值时，获得闪电落区识别模型；

当所述验证结果测试后的闪电落区识别模型的精度未达到阈值时，返回所述根据所述验证集对所述初步闪电落区识别模型进行测试，获得测试后的闪电落区识别模型的步骤，直至所述验证结果测试后的闪电落区识别模型的精度达到阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述闪电样本的闪电定位数据对所述闪电样本的三维雷达探测数据进行特征提取，构建包含闪电落区雷达数据集和不包含闪电落区雷达数据集的步骤，包括：根据所述闪电样本的闪电定位数据，确定所述闪电样本的位置；

根据所述闪电样本的位置，采用预设大小的特征提取窗口，在所述闪电样本的三维雷达探测数据的包含闪电落区区域，提取出包含闪电落区特征组成包含闪电落区雷达数据集；

采用所述特征提取窗口，随机在所述闪电样本的三维雷达探测数据中选取不包含闪电落区区域，提取出各不包含闪电落区特征组成不包含闪电落区雷达数据集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述闪电样本的位置，采用预设大小的特征提取窗口，在所述闪电样本的三维雷达探测数据的包含闪电落区区域，提取出包含闪电落区特征组成包含闪电落区雷达数据集的步骤，包括：根据所述闪电样本的位置，在所述闪电样本的三维雷达探测数据中，确定出各层雷达探测数据对应的闪电位置；

根据各层所述雷达探测数据对应的闪电位置，采用预设大小的特征提取窗口，依次在各层雷达探测数据的包含闪电落区区域，提取出各包含闪电落区特征组成包含闪电落区雷达数据集，其中，包含闪电落区区域为所述特征提取窗口以所述闪电位置为中心点覆盖的区域。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述特征提取窗口，随机在所述闪电样本的三维雷达探测数据中选取不包含闪电落区区域，提取出各不包含闪电落区特征组成不包含闪电落区雷达数据集的步骤，包括：采用所述特征提取窗口，依次在各层所述雷达探测数据中随机选取覆盖区域；

当所述特征提取窗口覆盖到不包含闪电落区区域时，提取出不包含闪电落区特征；

当所述特征提取窗口覆盖到包含闪电落区区域时，重新随机选择覆盖区域，直至选择到不包含闪电落区区域时，提取出不包含闪电落区特征；

当提取的不包含闪电落区特征的个数与所述包含闪电落区雷达数据集包含闪电落区特征的个数相同时，停止特征提取，获得不包含闪电落区雷达数据集。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述闪电样本的闪电定位数据对所述闪电样本的三维雷达探测数据进行特征提取，构建包含闪电落区雷达数据集和不包含闪电落区雷达数据集的步骤，包括：根据闪电的特征，设定预设大小的特征提取窗口；

基于所述特征提取窗口以预设步长在所述闪电样本的三维雷达探测数据的栅格中依次遍历；

对所述特征提取窗口当前覆盖区域进行识别，当所述当前覆盖区域为包含闪电落区区域时，提取所述当前覆盖区域的特征为包含闪电落区特征；

当所述当前覆盖区域为不包含闪电落区区域时，提取所述当前覆盖区域的特征为不包含闪电落区特征；

直至遍历完所述闪电样本的三维雷达探测数据的栅格，由提取的所述包含闪电落区特征组成包含闪电落区雷达数据集，从所有不包含闪电落区特征中，随机选取预设个数不包含闪电落区特征组成不包含闪电落区雷达数据集，其中预设个数与所述包含闪电落区雷达数据集包含闪电落区特征的个数相同。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定划分比例为：训练集、测试集和验证集的比例为6：2：2。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述雷达基数据进行数据转换，获得三维雷达探测数据的步骤，包括：

对所述雷达基数据使用三维模型构建方式，以雷达点、雷达线、雷达扇区和雷达群集的逻辑对象来组织雷达数据，构造具有四边形的连续表面数据和具有六面体单元的体积数据，获得三维雷达探测数据。