利用FY-2F数据检测快速发展对流

快速发展对流RDC(Rapid Developing Convection)是灾害性天气发生的先兆。如何利用卫星遥感技术快速捕捉到RDC信息,是天气临近预报非常关注的内容。随着中国FY-2F气象卫星快速扫描工作模式的业务化,可提供时间分辨率为6 min,空间分辨率为5 km的多通道快速扫描数据,这使得利用卫星检测RDC业务化成为可能。本文根据FY-2F多通道快速扫描数据的特点,设计了一种快速发展对流检测方法。该方法主要根据云顶快速降温率CTC(Cloud Top Cooling rate)的多通道判识,设计了带有3个测试的CTC过滤器,过滤之后得到每个RDC的局部亮温极小值点,然后以该点为中心对周围像元进行漫水填充,得到快速发展对流体。对2013年8月(94°E—129°E,11°N—26°N)的扫描数据进行试验验证,结果表明,本文方法对RDC检测的准确率POD、误报率FAR和临界成功指数CSI分别为0.89、0.15和0.77,能够较为准确地检测快速发展对流。     

一种基于卫星遥感的临近预报方法

中尺度对流系统(MCS)是形成强对流天气的主要原因,云团在MCS生命周期中的分裂合并问题是临近预报的难点。为解决这一问题,本文提出了FCC方法,该方法使用质心位移和FY-2卫星数据预测多个对流单体的运动轨迹。多个案例分析证明,FCC算法在MCS的各个生命周期均能进行有效的预测,包括初生、成熟和消散阶段。此外,通过列联表方法验证了所提算法的有效性。     

TRMM/VIRS热红外通道陆地大气可降水汽总量分裂窗反演

大气水汽对全球以及区域气候变化有重要的影响,精确获取水汽数据是非常重要的研究方向。TRMM(热带降雨观测计划)卫星上搭载的VIRS传感器(可见光/红外扫描仪)在降雨观测中应用广泛,但是目前很少有研究将其用于水汽反演。本文尝试使用VIRS的两个红外分裂窗通道(10.8μm和12μm),通过建立改进的方差协方差比值分裂窗方法进行水汽反演。首先对TRMM/VIRS数据和方差协方差比值法进行了介绍,接着针对VIRS数据特点,利用MODTRAN辐射传输模式和探空大气廓线数据模拟回归了大气透过率和水汽的定量关系,最后利用VIRS遥感数据开展了水汽反演试验。由于红外波段分裂窗水汽反演算法只适合于晴空条件下,因此在云雨识别的时候,为了保证时空一致性,采用TRMM提供的基于微波成像仪TMI的云中液态水信息来对晴空与否进行判断。水汽反演结果首先与地基GPS大气水汽观测值进行了比较,均方根误差为5.76 mm;其次和MODIS卫星水汽反演结果进行了面状对比,二者显示出了高度的区域一致性。验证结果表明,TRMM/VIRS的水汽反演结果精度较高,具有进行业务化推广的潜力,丰富了水汽数据的来源,同时也对利用风云系列卫星传感器数据进行热红外通道的水汽反演具有借鉴意义。     

Tetrolet域利用时空相关性的云图压缩感知重建

针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文基于Tetrolet变换,利用相邻时次云图的时空相关性,实现了一种高重构质量的卫星云图压缩感知方法。该方法将善于表达图像方向纹理及边缘信息的Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,从而很好地体现了卫星云图细节丰富、纹理结构复杂的特性;同时,考虑到卫星云图序列间的相关性,将时间相邻的卫星云图组成图像组,以中间时刻云图作为参考图像,计算其与相邻时次云图的差异,通过在参考图片及序列差异图片间合理分配采样率,获取测量数据,在压缩感知框架下,采用带平滑处理的投影Landweber算法,重构出相邻时次的图像组。实验结果表明,Tetrolet变换适用于卫星云图的稀疏表示,而且图像组时空相关性的利用可显著提高重构云图的视觉效果及客观评价指标;在采样率低于0.2时,红外1、水汽和可见光3个通道重构云图的峰值信噪比(PSNR)较传统方法平均提高了7.48 dB,13.51 dB和6.15 dB。由此可见,本文方法可以通过获取少数随机测量值,重构出高质量的卫星云图,不仅为云图数据的低比特率压缩提供了一种可行的解决方案,而且对于其他序列图像的压缩采样具有借鉴意义。     

遥感在森林火点识别中的应用

在分析MODIS火灾检测通道的基础上,结合图像信息增强处理法、阈值法等多种火点识别处理算法,设计出了一套通过对遥感影像中红外通道的亮度、温度值进行阈值处理的森林火点识别流程,辅以一系列识别和修正方法,能有效地排除各种干扰,识别出火点。实验表明,该方法的识别率在60％以上。     

张量投票的机载LiDAR数据建筑物自动提取

针对机载LiDAR目标提取中建筑物与树木难以有效区分的问题,该文提出了一种基于坡度自适应穿透率和张量投票的建筑物检测方法。在利用滤波和高差阈值去除地面点和矮小地物点的基础上,采用坡度自适应穿透率作为区分建筑物和植被的主要特征,较好地突出了建筑物点和树木点在空间分布上的密度差异;设计基于张量投票的投票算法,对坡度自适应穿透率特征进行邻域投票,以促进相邻点之间特征信息的传递,增强了该特征对于植被和建筑物的可分性。采用ISPRS提供的测试数据进行实验,结果表明,该方法能有效地区分建筑物和树木点,提取的建筑物完整度达94.6%,准确度达98.3%。     

融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法

针对夜间云检测问题,本文基于静止气象卫星Himawari-8影像数据,分析了云像元光谱特征与图像特征,提出了融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法,实现了静止卫星夜间云的快速、准确检测。利用MODIS云产品和CALIPSO雷达数据,对云检测结果进行定性分析与定量验证。结果表明：(1)云检测结果与MODIS的云产品MYD06分布基本一致;(2)算法夜间平均云检测精度达到80.3%;(3)不同季节夜间的云检测精度随季节变化较明显,夏季最高达到83.3%,可以区分不同季节夜间的云与非云区域。因此,融合光谱阈值与图像技术的静止卫星夜间云检测方法能有效实现夜间云检测,为夜间云检测应用提供了新思路。     

利用MODIS识别草原火灾迹地方法的研究

中国是草原火灾频繁国家,草原火灾对牧场和牲畜生产造成了严重的破坏。MODIS每天可以获得36个通道的卫星数据,为草原火灾迹地研究提供了新的数据源。通过实验研究,根据火灾迹地在MODIS短波红外波段的光谱特征,提出了GEMI-B指数以突出火灾迹地的特征,并进一步提出了基于GEMI-B指数且适用于火灾迹地面积提取的时间序列数据合成方法。同时发展了一种自动提取草原区域火灾迹地的方法,利用火点作为初始种子点,采用种子点扩散算法在时间序列合成数据的GEMI-B指数图像上实现火灾迹地自动提取。     

基于FY-2遥感数据的台风中心定位

针对台风在形成和消散阶段中心定位准确率较低的问题,本文提出了一种基于云导风的方法,使用的遥感数据来源于FY-2气象卫星的红外通道。该方法首先对红外序列遥感图像进行金字塔分解,然后基于加权的中值滤波光流模型构建云导风场,最后利用密度矩阵计算台风中心。选择2014年真实形成于西北太平洋的台风Rammasun和Halong进行案例分析,结果表明该方法对台风整个生命周期阶段的检测结果均较准确。     

HY-1D COCTS海表温度反演与印证

海洋一号D (Haiyang-1D,HY-1D)卫星于2020年6月成功发射,与海洋一号C (Haiyang-1C,HY-1C)卫星形成上、下午卫星组网,是中国HY-1系列卫星在轨业务化运行的海洋遥感卫星。HY-1D卫星上搭载的海洋水色扫描仪COCTS (Chinese Ocean Color and Temperature Scanner)有两个热红外通道,波段范围分别为10.30—11.40μm和11.40—12.50μm,可用于海表温度SST (Sea Surface Temperature)观测。本文采用HY-1D COCTS热红外通道的观测亮温,基于大气辐射传输模拟计算,开展云检测和SST反演算法研究,对2021年1月西北太平洋海域的COCTS观测数据进行SST反演,并采用现场实测和同步卫星数据对反演得到的COCTS SST进行印证。COCTS与现场实测SST的比较结果表明,二者的平均偏差为-0.04℃,标准偏差为0.45℃。且COCTS与iQuam的SST偏差与SST以及大气水汽总量之间没有明显的依赖关系。COCTS与搭载在Suomi NPP卫星上的可见光红外成像辐射计VI...     

卫星遥感揭示的青藏高原上MCS活动特征及东移传播

利用1998年6—8月日本GMS红外辐射亮温(Tbb)资料，对高原上中尺度对流系统(MCS)的活动进行了自动追踪，得到了高原上夏季MCS的大小、强度、活动区域及生命史、形状特征。在此基础上，利用国家气象中心高分辨率有限区域分析预报系统(HLAFS)的数值分析格点值，研究了MCS的东移传播与其周围环境场物理量之间的关系，建立了400hPa和500hPa两个层次上有利于MCS移出高原的物理量场概略模型图。     

FY-2红外云图中强对流云团的短时自动预报算法

目前气象预报业务中,预报员主要借助卫星云图,定性判断云团的移动趋势,缺乏形式化的定量评判方法。本文基于FY-2C与FY-2D的高时间分辨率的近红外影像(10.3—11.3μm),采用亮温和面积阈值方法进行云团识别,然后根据最大相关系数云团匹配技术进行追踪,系统地实现强对流云团的自动临近预测。实验结果表明,本文提出的最大相关系数追踪比传统的交叉相关系数法具有更高的匹配精度和运行效率,而且研究发现云团质心外推明显优于最低亮温外推,平均亮温、面积、圆形度对云团的分裂合并有较好的指示作用,经列联表法检验,本文提出的自动识别追踪技术具有较高预测精度和预测时效,并且为卫星云图业务化应用提供了定量科学依据。     

顾及像面畸变的卫星视频稳像

卫星视频每帧影像外方位元素数值存在差别,相邻帧影像间的同名点在像面位置不同,且由于每帧影像均存在几何畸变,经典的帧间的投影变换模型、仿射变换模型等视频稳像的配准模型不能精确描述帧间的同名点关系。针对该问题,本文提出顾及像面畸变的卫星视频稳像算法,基于仿真的卫星视频,验证了该算法的可行性和精度。     

Wavelet-Based Technique to Extract Convective Clouds From Infrared Satellite Images

Extraction of all cumuliform clouds from infrared satellite images is important for cloud studies. Existing methods have focused on extracting only the cumulonimbus clouds. Over monsoon Asia, warm cumulus and cumulus congestus clouds are a large fraction of total cumuliform clouds and are covered by cirrus. An extraction method based only on brightness temperatures (BT) is not sufficient for the detection of these cumuliform clouds. In this letter, a new cloud extraction technique based on spatial characteristics of the convective clouds is presented. The À trous wavelet transform (ATWT) is shown here to successfully extract both shallow and deep convective clouds. The depression in BT caused by the cold cloud tops corresponds to negative wavelet components found by the ATWT.      

青藏高原中尺度对流系统的时空演变特征及规律

利用1998年6~8月地球静止气象卫星(GMS-5)的青藏高原逐时红外遥感云图计算得到的云顶黑体辐射温度(TBB)资料,与青藏高原高分辨率有限区域的数值预报值相结合,运用计算机自动识别与跟踪等技术,对青藏高原上的中尺度对流系统(mesoscale convective systems,MCS)的移动和传播规律及其与周围环境物理量场的模型关系进行了研究,并以决策规则和概略模型图的形式对研究结果作出了有效的表达。     

Intercomparison of deep convective cloud fractions from passive infrared and microwave radiance measurements

The common method to detect deep convective clouds is from satellite infrared (IR) measurements, which is based on thresholds of cloud-top temperatures. However, thick cirrus clouds with high cloud tops are difficult to screen out using IR methods, resulting in an overestimation of deep convective cloud fractions. Two aircraft cases with simultaneous Millimeter-wave Imaging Radiometer, Multispectral Atmospheric Mapping Sensor, and ER-2 Doppler radar measurements during the Convection and Moisture Experiment 3 in August 1998 are analyzed to investigate the influence of high thick cirrus clouds on two previously developed IR methods. In contrast, a microwave method based on the brightness temperature differences between the three water vapor channels around 183.3 GHz of the Advanced Microwave Sounding Unit-B (AMSU-B) (183.3/spl plusmn/1,183.3/spl plusmn/3, and 183.3/spl plusmn/7 GHz) can screen out high thick cirrus clouds efficiently. The tropical deep convective cloud fractions (30/spl deg/S-30/spl deg/N) estimated by the IR methods and the AMSU-B method are compared. Although their geographical distributions are in well agreement with each other, the total fractions detected by the IR methods are about 2-3.5 times greater than that detected by the AMSU-B method. Moreover, the overestimation of deep convective cloud fractions by the IR method (11-/spl mu/m brightness temperature less than 215 K) can result in a displacement in the detected location of the deep convective clouds. The average thick cirrus clouds cover 2.5 times the area of the deep convective clouds that generates them.     

利用MODIS影像反演大气水汽含量的方法研究

目前,利用MOD IS近红外波段反演大气水汽含量主要采用两通道比值加权法和三通道比值加权法,为了对比研究这两种的方法,本文结合四川地区MOD IS影像,采用两通道比值法和三通道比值法分别获得17、18、19近红外通道大气水汽值,然后对两通道比值法和三通道比值法计算的三个近红外通道大气水汽值取加权平均,分别得到该地区加权平均大气水汽含量。对子区域(成都地区)MOD IS的两种加权平均大气水汽含量与同时同地SONDE大气水汽含量进行对比分析,实验结果表明:用MOD IS近红外波段反演大气水汽含量拟采用三通道比值加权法。     

海上动态GNSS浮标的周跳处理算法

常规全球卫星导航系统（GNSS）周跳探测方法大多忽略了高度角对多路径误差以及观测噪声的影响．由于海上GNSS浮标的数据质量受海面影响很大,在卫星高度角降低时其观测噪声和多路径误差显著增大,且具有高频周跳特点,常规GNSS周跳探测方法并不适用．据此,提出了一种综合电离层总电子含量变化率（TECR）和顾及高度角加权阈值模型的改进双频码相组合（MW）探测法的周跳探测与修复方法．实验结果表明:该方法能有效抑制低高度角和多路径影响带来的信号噪声,准确探测到各种类型周跳,可有效应用于海上GNSS浮标的数据预处理.