云图纹理特征的抽取与云的自动分类

根据卫星云图的灰度分布，计算灰度共生矩阵，然后抽取一组纹理识别特征量，组成卫星云图云自动分类方程，从而实现云图微机自动分类。     

暴雨分级卫星云图模型和模式识别

详细分析了1982年与1998年各种暴雨过程的卫星云图，归纳出了暴雨分级卫星云图模型。对卫星云图模型进行了图象处理，提取出了卫星云图模型的纹理、结构、灰度等特征，用统计与句法相结合的方法进行模式识别，效果良好。     

纹理分析法识别静止卫星红外云图和监测汛期强对流天气系统

根据空间灰度共现矩阵纹理分析原理,制作卫星红外云图纹理分析法系统。选取50幅2003～2004年甘肃西部汛期对流性降水的FY-2红外云图,进行纹理特征量的计算和统计分析,并用甘肃省肃北县2004年6月29日18时的FY-2冰雹云的红外云图为个例进行检验。结果表明:该系统能够有效提取反映对流云团纹理特征的参数值;汛期强对流云红外云图的能量值接近1,比惯性矩和熵的特征量大2个量级。     

利用气象卫星资料定量测量黄河流域汛期降水

根据 Ｇ Ｍ Ｓ－ ５ 静止气象卫星数字化卫星云图的灰度分布,计算灰度共生矩阵,抽取云的纹理特征量,组成云自动分类方程,进而滤去地表和非降水云信息,实现云的自动分类,然后针对黄河流域不同类型云建立云顶温度与地面实测降水关系曲线,并选取订正因子,建立地面降水估算方程进行降水估算。使用结果表明,该方法对黄河流域汛期降水估算效果较好。     

海南岛几类天气现象在卫星云图上的特征分析

雾、小雨、中雨、大雨、雷暴及无降水是海南岛地区能够在卫星云图上有表现的六种常见天气现象,本文利用红外IR1和可见光VS二通道光谱建立了这五种天气现象的样本数据库,从中提取光谱特征、灰度特征、灰度统计量和灰度直方图统计量特征,对各单位特征空间计算各类天气现象发生概率,建立了天气现象类属矩阵.用以判别各单位特征空间这几类天气现象发生的集中区域.     

海南岛几类天气现象在卫星云图上的特征分析

雾、小雨、中雨、大雨、雷暴及无降水是海南岛地区能够在卫星云图上有表现的六种常见天气现象，本文利用红外IRI和可见光VS二通道光谱建立了这五种天气现象的样本数据库，从中提取光谱特征、灰度特征、灰度统计量和灰度直方图统计量特征，对各单位特征空间计算各类天气现象发生概率，建立了天气现象类属矩阵，用以判别各单位特征空间这几类天气现象发生的集中区域。     

基于通道差异及云指数法的西藏雷暴卫星云图特征分析

利用2006-2008年间我国风云-2C（FY-2C）卫星资料和西藏39个测站的雷暴观测资料,采用通道差异及云指数法对西藏地区雷暴在FY-2C云图上的特征进行了分析。结果表明,西藏不同地区雷暴在FY-2C卫星不同通道云图上存在差异。总体而言,雷暴发生时,雷暴云的红外云顶亮温值一般介于-63～-13℃之间,较东南沿海地区...     

彩色卫星云图快看系统的应用和识别

1985年南京气象学院研制出一套彩色卫星云图快看系统,其原理是通过微机处理把卫星低分辨红外云图表示的不同灰度、级次转换成六种不同的颜色(白、玫瑰红、草绿、黑、桔黄、天兰)显示在屏幕上. 一、红外云图灰度分级的原理及其应用红外云图是通过卫星红外通道观测所获得,它反映了地气之间长波辐射的情况.因而红外云图实际上是一张温度分布图.云面和地面的辐射,在红外云图中表现出不同灰     

地基可见光全天空云图云量图像处理识别方法

为增强地基可见光全天空云图中云与天空的特征和区别,提高云检测率,基于图像复原和图像增强技术提出一种改善云图质量的方法。该方法采用暗通道去雾算法进行图像复原;采用亮度直方图均衡增强图像纹理细节;综合两种方法,先图像复原,再图像增强。按低能见度薄云、低能见度厚云、高能见度薄云、高能见度厚云4种情况分别进行讨论,结果表明:除高能见度薄云采用单一的图像复原使云检测效果降低外,图像复原和图像增强都能使云检测和云量识别准确率提高;综合二者,云检测和云量识别准确率进一步提高;该方法对薄云和低能见度云图的改善最为显著。     

地球同步卫星资料的一种云地分离综合处理技术

利用多通道地球同步卫星资料,采用多通道阈值、基于晴空合成底图和云图时间序列的阈值和相似检测、有限区域动态阈值检测等方法,运用分步决策思路,对(60°S～60°N、45～165°E)区域内卫星云图分中高云和低云进行云地分离综合处理。经人工判断与自动云地分离结果对比分析表明,准确率达到90%以上。分析表明,考虑云和地(海)表在不同通道的亮温差异和随时间演变特点,建立并运用多种云地分离方法,有利于云地分离信息量的增加;提出的考虑云系分布时变特性的相似检测法,以及从有云和无云两个角度优先选择高可信度方法逐步检测,有利于云地分离准确率的提高。     

基于局部阈值插值的地基云自动检测方法

地基云自动化观测是当前气象业务发展的迫切需求.目前的地基云检测算法仍主要是以阈值为基础,针对固定阈值和全局阈值算法在云检测精度方面存在的不足,利用晴朗天空下天空呈蓝色、云呈白色的属件,提出了一种基于局部阈值插值的地基云自动检测方法.该方法在对云图进行重采样后,对云图蓝、红波段进行归一化差值处理,再将处理后的结果图像按空间像素位置自动分成互不重叠、大小相等的均匀子块,对每一子区域采用一定的规则并结合改进的最大类间方差自适应阈值算法计算局部阈值,然后对每一子区域形成的阈值矩阵采用双线性插值算法进行插值处理,形成与原始云图大小相等的阈值曲面,利用此阈值曲面与云图蓝、红波段归一化差值处理结果进行比较,即可完成地基云的自动检测.与固定阈值和全局阈值算法相比,局部阈值插值算法对一些细碎的云和与背景反差不大的云获得了更好的检测效果.定量的评估结果表明,固定阈值方法在正确率和精确度上都要远远低于全局阈值和局部阈值方法,而文中提出的局部阈值算法在正确率和精确度上相比全局阈值算法又有较大提高.     

全天空成像仪云量计算方法的改进

全天空成像仪（total sky imager 440,TSI-440）可以实现白天全天空云量的持续自动监测,时空分辨率较高,得到的云量计算结果更精确.首先介绍了TSI-440的基本原理和资料格式,并基于太湖地区2008年5-10月的TSI-440资料及无锡站地面观测资料,采用统计方法详细地分析了不同天气情况下图像的成像特征及云量的计算误差.结果发现：图像的成像特征与能见度密切相关,红蓝比值随着能见度的减小而增大.另外,仪器在处理阴天图像及复杂天空（多云）图像时,易造成一定的云量计算误差.针对上述问题,本文通过直方图分析,重新选定了红蓝比阈值（晴空点阈值0.62,云点阈值0.66）,基于新阈值计算的云量结果较仪器自带的处理结果更为准确,减小了因天气状况不同而产生的云量计算误差.     

半透明云风矢量高度算法中云下背景辐射的估计

半透明云风矢量高度指定是卫星风矢量算法的重要部分,需要来自半透明云体的辐射和云下背景辐射两个变量。云下背景辐射发生在云层下面,未被卫星直接观测到,为了在半透明云风矢量高度指定算法中更精确地获得云下背景辐射,使用风矢量附近无云区的红外/水汽散点图,估计云下背景辐射。分析表明:在追踪区域里存在无云区的情况下,追踪区的最高红外亮温可代表红外通道的背景辐射;而水汽通道的背景辐射,却在红外亮温高值区段内水汽亮温相对较低区段。追踪区内找不到无云区时应扩大搜索范围,找到无云区后可估计云下背景辐射。在半透明云风矢量高度指定算法中使用云下背景辐射估计的改进算法前后,计算FY-2气象卫星进行风矢量,并将结果与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）分析场进行对比表明,在半透明风矢量高度指定算法中使用云下背景辐射估计,FY-2气象卫星风矢量误差明显降低。     

利用静止卫星窗区红外亮温反演晴空区风场的初步研究

云导风反演明显的局限是在晴空区无法获取风场。为克服这种局限,提出利用静止卫星红外图像资料反演晴空区风场的方法—时间序列差值法,利用LOWTRAN7对其进行可行性分析,并应用云导风实验系统CWIS进行晴空区导风实验。结果表明：实验结果与NCEP资料低空风场有很好的一致性。因此,在传统的“云导风”基础上,增加晴空区卫星导风,可为卫星遥感资料在台风、梅雨和强对流等天气系统分析预报中的定量应用提供更多的卫星风矢。     

风云二号卫星的冰云光学厚度反演偏差分析

冰云的微物理特性参数反演是云参数反演的难点和热点问题,目前风云二号(FY-2)卫星还没有相关的业务产品。考虑薄卷云覆盖在中低云上的两层云情况,采用六棱柱形状的冰云,在云相态识别基础上,利用FY-2 卫星观测数据,采用双通道算法反演冰云光学厚度。选取2013年8月的EOS/Terra和EOS/Aqua云参数产品对反演的FY-2云光学厚度精度进行比对分析。研究结果表明,联合FY-2的可见光通道和中波红外通道可反演冰云光学厚度。基于匹配得到的34个分析个例,FY-2反演的云光学厚度分布态势与EOS/ MODIS云产品相同,但FY-2云光学厚度反演值小于EOS/MODIS 云光学厚度产品值。FY-2 反演云光学厚度与EOS/MODIS云光学厚度产品的平均偏差为6.41,相关系数平均为0.92,线性拟合平均斜率为0.74。FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度值偏差出现原因除了反演算法存在差异外,与反演所用数据的不同存在密切关系,基础观测数据越相近,FY-2 与EOS/MODIS云光学厚度反演结果的偏差越小。     

基于IASI双二氧化碳通道的一种不同高度云检测算法

利用红外高光谱探测仪（Infrared Atmospheric Sounding Interferometer,IASI）在二氧化碳吸收带的长短波红外通道对云反应程度的不同来探测云。依据不同通道的权重函数峰值高度和云不敏感层高度将IASI长短波红外通道进行配对,成功配对的长短波红外通道晴空亮温之间建立线性回归模型,即通过长波红外通道亮温可以线性回归得到配对的短波通道亮温,将短波通道的晴空回归亮温和观测亮温之差定义为云指数。权重函数峰值高度位于383 hPa的云指数空间分布和云成分为冰的空间分布较为一致,尤其在赤道和低纬度地区。权重函数峰值高度位于790 hPa的云指数空间分布和低云云顶气压也有较好的一致性。     

利用FY-3A卫星云图对一次暴雨过程的特征云参数分析

利用FY-3A卫星MERSI资料,结合高空常规观测、地面雨量资料,对2009年6月28日湖北梅雨期暴雨过程的卫星云图和特征云参数进行综合分析。结果表明：楔状云（V型云）是强对流产生的标志,楔尖是云顶最冷、云顶温度梯度最陡之处;短时强降水通常发生在上升运动剧烈的位置,即在高分辨率的可见光图像上可清晰识别出上冲云顶、纹理及暗影等强对流云特有结构的区域;利用模糊C均值聚类方法得到的自动化云分类结果显示,此次强对流云主体被划分为“积雨云”类,其平均隶属度系数达0．81;地面小时雨量与云顶黑体亮温呈负相关,而与云光学厚度、云粒子有效半径呈正相关。     

物理-统计反演和云-晴空辐射特征差异检测结合的全天空高云判别能力改进算法与初步试验

在全天空红外-可见光云像观测反演方法基础上,针对已往阈值法判断高云的局限性,提出改进的算法。对可见光图像可利用以太阳-天顶为连线的主平面两边相元特性的对称性来判断云的存在,对红外成像仪可利用同一仰角扫描时所得不同方位角亮温分布的非均匀性来判断云的存在。以北京2011年1 3月观测资料为基础,选择原阈值法未能判别出来的案例进行再处理,全天空可见光成像观测仪高云判别能力最高可达73.9%,全天空扫描式红外成像仪可达70.1%。该工作为天空的高云识别提供新的复合算法。     

基于OpenGL的AWX格式红外云图三维仿真技术应用

针对AWX格式红外云图数据特点,依据红外云图三维仿真原理,通过构建DEM模型和应用OpenGL技术,提出了适合云图自身特点真实感表现的颜色及透明度获取方法,实现了对AWX格式红外云图三维仿真显示,并给出了实现方法及流程。通过应用验证,该方法对AWX格式红外云图三维仿真显示速度快,更好地反映了云团的空间分布特征,增强了云图的显示效果。