多通道卫星云图云检测方法的研究

通过对2002年7、8、9三个月,范围为(8.65°N～59.65°N,73.22°E～134.42°E)的GMS-5卫星云图3000多次数字资料的取样,根据遥感原理和样本统计特征,探讨了常用的通道阈值法云检测方法,并尝试建立了红外分裂窗通道差值法和通道综合运算法的云检测方法。通过各种检测方法比较分析后发现:对通道阈值法,只要用红外一和可见光两个通道的阈值,就可得到较好的检测效果,但用这种方法阈值要随着太阳高度角和季节的变化发生相应的变化,虽阈值变化的幅度不大,却会对云检测工作带来很大的不便。此外,该方法云检测的结果存在地理位置的影响,即检测出的云量在中低纬度偏多而较高纬度偏少。作者建立的通道综合运算云检测方法,不仅改善了地理位置的变化对云检测带来的影响,而且通过红外分裂窗通道差值检测,可减弱太阳高度角的影响,减少了检测过程中阈值变化的繁琐,同时得到了更好的检测效果,检测结果与其可见光图像中的云区相比基本符合。     

霍夫变换在卫星云图异常数据检测中的应用

由于噪声与干扰的存在,导致卫星云图接收过程中产生丢线、马赛克等异常数据。依靠人工进行检测与统计,不仅工作效率低,准确性也得不到保证。研究基于霍夫变换的卫星云图异常数据的检测方法,并且结合其分布特点,针对卫星云图实时性要求高、传统霍夫变换运算量大的问题对边缘检测算子检测方向进行了优化,试验结果表明可以有效提高30%的运算速度。实现对卫星云图异常数据的准确定位与快速检测,对于日后排查干扰源,进一步提高卫星云图接收质量具有重要意义。     

多光谱云分类技术在锋面云系中的应用

将逐个修改聚类和模糊聚类的多光谱云分类技术应用于2002年6月10日03时锋面气旋云系的识别,并采用同一时次的地面常规观测与其进行了对比分析。结果发现,两种聚类方法对典型锋面气旋云系均有较好的识别能力,分类结果与天气概念模型云层分布情况一致;逐个修改聚类对组间差别较大的情况分类效果较好,而模糊聚类却对性质相近的类别有较好的识别;卫星图像分类结果与地面常规观测比较一致,但在层云、积云、层积云等性质较为相近类别的识别上存在一定差异。     

中国区域云特性分析及在FY-2云检测中的应用

云检测中所使用的云检测阈值正确与否是关系到云检测精度的重要因素。该文利用1983年7月-2007年6月ISCCP数据对覆盖我国及周边区域不同云类云顶温度的年、日变化特征进行分析, 得到云顶温度的分布特征; 对晴空下垫面与最暖云云顶温度差随纬度分布特征、不同区域晴空下垫面及云顶温度与晴空地表温度差日变化特征进行分析, 这些特征及每3 h的晴空下垫面24年平均亮温作为云检测算法的背景场, 用以判识实时动态提取云检测阈值的合理性。个例分析表明:利用多年平均晴空下垫面温度及最暖云云顶温度与晴空下垫面温度之差, 可有效识别云检测阈值的合理性, 合理的阈值有助于提高连续多日被云覆盖及冰雪下垫面条件下的云检测精度。     

云检测在高光谱大气红外探测器 辐射率直接同化中的应用

对于高光谱大气红外探测器AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)辐射率的同化,云检测技术是关键的一步.本文借鉴G01dberg的云检测的思想,通过AIRS通道和相应微波通道的经验组合来进行云检测,此云检测方案不需要对通道进行偏差订正,并且除背景场海表温度,不依赖于大气的先验信息,是一个快速简...     

CloudSat卫星及其在天气和云观测分析中的应用

介绍了2006年4月28日成功发射的第1颗以对云层特性进行全球主动遥感测量CloudSat卫星的观测仪器、工作参数、运行方式、数据产品及“A—Train”卫星群等基本概况。CloudSat卫星主要有效载荷是94GHz（3mm波）云雷达,它可以“切开”云层,获得许多有关云的最新气象数据,主要数据产品包括了云的宏观物理参量和微观物理参量。介绍了CloudSat卫星已获得的典型天气和云的初期观测结果：从首次观测的云三维图片,可以清楚地看到南极洲上空风暴云的垂直剖面结构特征;从首张获得降雪云的垂直剖面图像可以得到降雪云层的发展状态以及结构特点;使用CloudSat统计数据可分析全球水凝物的分布特征。将TRMM卫星上的测雨雷达与CloudSat卫星上的云雷达联合观测研究,可以获得从薄云到浓厚云及降水的精细垂直结构特征。通过下载的CloudSat观测资料,对我国典型台风和层状云系等两类不同天气条件下云的宏微观结构特征等进行了初步分析,可以看到台风眼区附近云系的垂直结构随台风发展不同阶段的演变;从层状云系的垂直剖面可以清楚地发现云层的内部分层结构及不同相态的垂直分布特征等。     

卫星云图在监测昆明机场雷暴天气中的应用

气象卫星以其较为准确的定位,丰富的产品资料,为灾害性天气的监控和预测提供有效的资料,特别在主汛期,每半小时的云图资料,为及时扑捉对流性天气提供了可能。本文针对2006年昆明机场所发生的对流性天气,结合当时的天气形势,着重分析卫星云图特征,力求找出其中若干规律特点,对今后昆明机场的雷暴天气的预测提供有益的帮助。     

卫星云图在预报哈尔滨春季沙尘天气中的应用

利用卫星图像资料与常规探测资料,分析2000-2007年春季哈尔滨飞行区域的沙尘天气,结果发现:造成沙尘天气的蒙古气旋可分为高、低压同时发展型和强低压发展型;大风和对流层底层大气的湍流运动是造成沙尘的主要因素。     

基于动态阈值法的NOAA系列卫星云检测结果检验

采用我国地面报资料、国际船舶报资料和云卫星(CloudSat)产品,分别对多通道动态阈值云检测方法的云检测结果进行了检验。结果表明,动态阈值云检测方法可用于长时间序列卫星观测数据的云检测,不仅运行速度较快,可实现全自动,且精度较高,陆地上空云检测准确率为82.8%(地面报资料),海洋上空云检测准确率为91.5%(船舶报资料)。此外,还利用CloudSat资料检验不同观测时间差对NOAA系列卫星云检测结果检验的影响。     

基于深度语义分割的FY-2E遥感影像云检测方法

本文提出了一种基于深度语义分割技术的全自动云检测算法,可提高FY-2E遥感影像的云检测精度。首先,将FY-2EL1数据与精度较高的云检测结果进行匹配,获得用于训练和评估样本的数据集;其次,设计了深度语义分割网络,并针对训练集中正负样本严重失衡的问题,改进了损失函数,可以有效提取云的边界;最后,分别以FY-2E和MODIS数据作为训练和标签样本训练网络,得到了可用于FY-2EL1影像检测的四分类模型。试验结果表明,在四分类检测中,所提方法的准确率达到了75%,Kappa系数为0.53左右。与现有多通道阈值法相比,采用所提方法进行二分类检测可提高约90%样本的准确率,部分样本的准确率提升20%以上。此外,所提方法对云边缘、破碎云等细节识别能力较强,且具有一定的鲁棒性,受训练样本中的误判类别影响较小。未来通过扩充数据集并优化网络,可提高FY-2全圆盘影像的数据质量。     

面向高光谱图像分类的超像素级Gabor特征融合方法研究

由于高光谱图像中的地物空间分布具有规整性和局部连续性,同时超像素分割是一种将空间图像分割成多个同质区域的有效方法,因此从超像素的角度进行高光谱图像分类将具有重要意义.本文提出了一种超像素级Gabor特征融合的高光谱图像分类方法,简称为SPGF.首先,使用一组预定义的二维Gabor滤波器与原始高光谱图像进行卷积运算,提取有效特征.同时,利用简单线性迭代聚类（简称SLIC）超像素分割方法将原始高光谱图像划分成互不重叠的超像素.然后,对于每个Gabor特征模块,利用支持向量机分类器进行分类,并使用多数投票策略实现各模块分类结果的融合.最后,使用通过SLIC算法得到的超像素图对分类结果进行修正.在2个真实高光谱数据集上的实验结果表明,本文提出的SPGF方法能够比领域内的一些经典算法获得更高的分类效果.     

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.     

基于图像熵的卫星云图分类方法

介绍一种基于图像熵和自动分割技术的卫星云图阂值分类方法,重点解决普通阈值法中阈值不确定性的问题。采用自动分割方法进行云图的划分,结合图像纹理特征信息,通过统计分析来确定具体的阈值。将该方法应用于2007年7月上旬淮河流域的暴雨过程,并与美国GOES卫星分层阈值进行类比,分析了两种阈值与地面实况降水间的关系。结果表明,该方法能够在卫星估算降水过程中增强对不同类型降水的识别能力,是一种有效的卫星云图分类方法。     

图像特征检测与匹配方法研究综述

几十年来,图像特征检测与匹配一直是图像处理的最核心领域之一,是计算机视觉的基石.没有特征检测与匹配就没有SLAM、Sfm、AR、通用图像检索、图像配准、全景图像等视觉任务.本文在回顾几十年来的经典检测算法的基础上,阐述了引用最新的以深度学习为首的机器学习算法后,在本领域取得的最新进展,包括特征点、局部特征子、全局特征子、匹配及优化、端到端框架等所有关键点,展示了算法各自的优缺点.总而言之,面对工业界的宽基线、实时、低算力检测的要求,图像特征检测和匹配仍然是一项未能完整攻克的任务,融合特征点、局部特征子、全局特征子、匹配及优化的多任务全局框架成为未来发展的趋势.     

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。     

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。     

融合无人机LiDAR和高分辨率光学影像的点云分类方法

点云分类是激光点云数据处理的重要环节,探索自动、高效、高精度的点云分类方法具有重要意义.通过分析同机获取的LiDAR点云与高分辨率光学影像的特点,提出了融合无人机LiDAR与高分辨率光学影像的点云分类方法.首先将LiDAR点云投影到二维平面并构建不规则三角网模型,然后寻找同名点对完成与光学影像的配准与融合,进而将光学影像的光谱信息赋予无人机LiDAR点云,接着从光学影像上提取光谱特征、从LiDAR点云上提取多尺度几何特征构建分类特征集,进一步通过CFS特征选择算法实现特征集的降维,最后运用随机森林分类算法实现点云分类.实验结果表明,本文分类方法的总体精度可达89.5%,Kappa系数为0.844,与未经特征选择的分类结果相比精度提高了1.1个百分点,与单纯依靠LiDAR或者光学影像的分类相比,精度分别提高了5.4和14.9个百分点.本文方法不仅有效避免了基于点云属性内插构建新的图像融合方式带来的计算误差,同时解决了单尺度下构建几何特征时难以确定最优空间分析尺度的问题,并且对特征集进行优化选择从而有效提高了数据处理的效率.     

一次基于飞机探测的降雪云系微物理特征研究

利用一架搭载云和降水粒子探头的国王350飞机对2020年1月5日邢台皇寺上空降雪云系的微物理特征进行探测和分析。结果表明：飞机探测时段处于系统发展初期阶段,同一位置垂直上升阶段和垂直下降阶段云微物理特征差距较大;云体结构不均匀,表现为云粒子在垂直高度上呈多层分布,中间有夹层。4 300～3 100 m高度层的过冷水含量最丰富,峰值达0.3 g/m³,对应温度约-9℃。过冷水丰富区出现在逆温层上方,该层最适合开展碘化银增雪作业。     

利用动态阈值方法改进的风云二号卫星海雾检测技术

有效的观测是提高对海雾认知和预报水平的关键因素,卫星数据是当前最可行的观测数据源,但需要高质量的观测数据和精细的检测技术。本文为提高风云二号海雾检测水平,在现有卫星观测数据条件下借鉴了动态获取云雾阈值的思想,定制设计了一套从获取动态检测阈值到温度、纹理、噪声检测等步骤的黄渤海海雾检测方法流程。对黄渤海白天海雾检测结果的检验表明,虽然对于秋、冬非海雾季月份的效果还有待提高,但在春季海雾季已接近国际同类产品水平。同时该技术方法也需要继续搜集实例,进一步优化阈值获取方案。     

数值预报产品和卫星云图在“98.6”暴雨过程中的应用

在 1998年 6月 16 - 2 6日连续暴雨预报中 ,综合利用数值产品、卫星云图、天气图经验预报法三方面的信息 ,对天气系统的演变 ,利用经验加以恰当的订正 ,大大提高了预报水平。并认识到积极利用数值预报产品和卫星云图 ,并不断总结出地方性实用经验 ,是过渡到未来的综合性现代化预报方法的必由之路