强对流天气是指雷暴、闪电、暴雨、冰雹等灾害性天气。冰雹作为一个强对流天气,具有很大的破坏力和强烈的爆发力,这是阿克苏地区的主要灾害性天气,给阿克苏地区的春、夏农业经济的发展带来了严重的危害。在习近平新时代中国特色社会主义思想的引领下,阿克苏地区经济方面发展迅速。从而,营造一个稳定和谐的社会,阿克苏地区的发展就显得尤为重要。因此对于冰雹等强对流天气的预报、预警是对提高阿克苏农业经济发展的基础。本文利用多普勒天气雷达探测出的雹云图像,对图像进行一系列增强处理后,然后将图像进行数据挖掘,挖掘出可用信息变量,然后结合多元统计的方法对雹云进行识别研究。首先将雹云图像和非雹云图像进行直方图增强,但效果并不明显,进而又用小波变换图像增强算法对云图进行加强,效果明显比直方图增强算法的边缘轮廓更加清晰;最后运用Laplacian算子对降雹和无雹图像进行锐化加强,效果是三种图像增强方法中最明显的;对增强过后的云团图像采用CNN的方法进行边缘处理,与传统边缘探测算子进行对比,比较得出CNN对边缘检测的优越性;然后根据新疆阿克苏地区冰雹雷达反射率图像反射率的不同作为数据依据,提取冰雹判别指数,根据图像中不同尺度的比值将反射率图像分成17个数量级,计算得到均值,方差,偏度,峰度四个特征值;又根据灰度共生矩阵提取了角二阶矩,对比度,相关性,熵四个特征值,组成了一个八维数据库;最后,建立模型,识别降雹和无雹图像,其中运用到最大概率判别法,FCM聚类算法以及SVM算法。其中,文章对直方图均衡化的增强功能,对小波变换的增强算法,对拉普拉斯算子云图锐化,对雹云雷达图像的数据提取方法,对最大概率判别法、模糊C-均值、SVM算法的方法进行研究。