浙江省静止卫星白天大雾识别方法研究与检验

根据大雾在可见光、长波红外波段的反射及辐射特征差异,基于高时空分辨率的FY2E静止卫星开展白天大雾识别方法研究。统计分析白天大雾的卫星特征并提取多通道动态阈值,并与自动站观测数据相结合,利用阈值叠加可以实现大雾的自动识别。研究发现,白天大雾的反射率一般介于20%~50%,红外亮温一般集中在270~285 K的范围,通过双通道阈值的结合,基本可以滤除海洋、地表和厚云,达到粗判识大雾的目的。另外,由于地表温度和长波红外亮温的正相关,分季节设定阈值可以适当提高识别准确率,并且同一时刻的大雾反射率和亮温存在像元的均一性特征,因此,实时动态提取双通道阈值,缩小阈值区间,有利于降低虚报率;大雾的细判识需要结合相对湿度的观测数据,滤除低湿区,可以使TS评分增加20%以上。通过对16天大雾样本的检验表明,探测率达到92%,漏报率为8%,但虚报率较高,达到32%,TS评分达到62。可见,卫星双通道和自动站数据的结合应用,在大雾的自动识别中可以达到较高的准确率,但是低云覆盖下的大雾识别存在高虚报的情况,精细分离低云、轻雾和大雾仍然存在困难。

Research and Test on Distinguish Daytime Fog Using Geostationary Satellite in Zhejiang Province