岳政名 楊金波 任燕 章晗

（中國(guó)人民解放軍92493部隊(duì) 21分隊(duì)，遼寧 葫蘆島 125000）

0 引言

我國(guó)黃、渤海區(qū)，天氣系統(tǒng)多變，夏季多雷暴及海霧，秋季多大風(fēng)，冬季多寒潮，水文環(huán)境復(fù)雜。低云大霧發(fā)生概率高，給氣象水文保障帶來(lái)很大困難。研制黃渤海海區(qū)衛(wèi)星資料應(yīng)用系統(tǒng)，實(shí)時(shí)獲取云、風(fēng)、霧、沙塵、臺(tái)風(fēng)、強(qiáng)對(duì)流、海溫、海冰等信息，為預(yù)報(bào)員和指揮員提供實(shí)時(shí)、詳實(shí)、直觀的衛(wèi)星資料綜合分析產(chǎn)品，對(duì)提高試驗(yàn)水文氣象保障能力有著重大的現(xiàn)實(shí)意義，本文主要討論對(duì)低云大霧的識(shí)別方法設(shè)計(jì)。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

分析數(shù)據(jù)主要來(lái)源于 FY2C、MTSAT、NOAA、FY1D、MODIS 等衛(wèi)星數(shù)據(jù)；海陸模板數(shù)據(jù)、高程數(shù)據(jù)（DEM）等；以及CCTV2數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)以上數(shù)據(jù)的分析處理，對(duì)低云大霧的識(shí)別方法進(jìn)行初探和設(shè)計(jì)，為提高水文氣象保障能力提供可靠依據(jù)。

2 信息流程

低云大霧監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)流程是：需要讀取指定原分辨率云圖資料和輔助數(shù)據(jù)，依次完成低云大霧區(qū)域初判、低云大霧區(qū)域判定、生成低云大霧監(jiān)測(cè)產(chǎn)品和運(yùn)行報(bào)告，存檔于應(yīng)用服務(wù)系統(tǒng)，其信息流程如圖1所示。

圖1 低云大霧監(jiān)測(cè)產(chǎn)品信息流程圖

3 產(chǎn)品設(shè)計(jì)

3.1 低云大霧光譜分析方法

衛(wèi)星在可見(jiàn)光波段選用的光譜通道大多在0.52－0.9μm之間。在這一波段衛(wèi)星接收的輻射主要來(lái)自地面、云霧層對(duì)太陽(yáng)輻射的反射輻射，而地面、云霧層自身的輻射和大氣對(duì)太陽(yáng)輻射的散射可以忽略。根據(jù)大氣輻射傳輸理論，衛(wèi)星在可見(jiàn)光波段接收到的輻射為：

式中?為衛(wèi)星接收的輻射通量，T為溫度，h為衛(wèi)星高度。因太陽(yáng)輻照度可以認(rèn)為是常數(shù)，所以衛(wèi)星觀測(cè)到的輻射與物體反照率和太陽(yáng)天頂角有關(guān)。如果把接收的輻射轉(zhuǎn)換成黑白圖像，則這種黑白色調(diào)就與輻射有關(guān)。在一定的太陽(yáng)天頂角下，物體的反照率越大，其色調(diào)越白，反之則色調(diào)越暗。這樣，就可以從可見(jiàn)光云圖上估計(jì)反照率的大小，從而判別物體。

在紅外波段，氣象衛(wèi)星通常選用的中紅外波段為 3.55－3.93μm，長(zhǎng)波紅外為 10.5－12μm。 另外還有一個(gè)水汽通道，波長(zhǎng)為 5.7－7.3μm。 在長(zhǎng)波紅外區(qū)，大部分云霧像完全的輻射作一樣發(fā)射輻射，云霧層與輻射相互作用的總效果造成衛(wèi)星的傳感器不能探測(cè)來(lái)自云霧層下的地面和大氣輻射，衛(wèi)星接收到的輻射是地面和云霧面發(fā)射的長(zhǎng)波紅外輻射，太陽(yáng)輻射可以完全忽略。若大氣處于局地?zé)崃ζ胶?，則可略去大氣輻射和云面對(duì)向下大氣輻射的反射輻射。這樣，衛(wèi)星在這一波段接收的輻射可以表示為：

由上式可看出：物體溫度越高，衛(wèi)星接收的輻射越大，反之，則接收的輻射就越小。紅外波段5.7－7.3μm是水汽強(qiáng)吸收帶。水汽通道中大部分的輻射來(lái)自620－240hPa大氣層，而最大輻射貢獻(xiàn)大約在400hPa高度處。因此，水汽通道圖像中所包含的有關(guān)低層云霧的信息不多，對(duì)云霧分離作用不大。

由于3.55－3.93μm大氣窗通道位于太陽(yáng)輻射光譜曲線與地球大氣輻射光譜曲線相交重疊區(qū)，因此在白天這一通道測(cè)得的輻射不僅包含有地面云面自身發(fā)射的輻射，而且含有地面云面反射的太陽(yáng)輻射，使得在白天的中紅外云圖上物象間色調(diào)的相對(duì)變化顯得十分復(fù)雜，是圖像識(shí)別的一大技術(shù)難題。但在夜間，由于云霧在這一波段的比輻射率比其在長(zhǎng)波紅外通道的小，利用兩者的差異有助于識(shí)別低層云霧。

雖然可見(jiàn)光波段對(duì)云霧粒子的大小無(wú)分辨能力，不能僅僅使用光譜方法進(jìn)行云霧分離，但利用可見(jiàn)光信息可實(shí)現(xiàn)下墊面背景與云霧的自動(dòng)分離，即自動(dòng)剔除云霧的背景信息。對(duì)NOAA衛(wèi)星不同季節(jié)多時(shí)相的AVHRR資料分析表明，在不同太陽(yáng)高度角的照射下，不同面積、高度、厚度的云霧區(qū)反射率均不同。其主要表現(xiàn)是：太陽(yáng)高度角越高，對(duì)云霧、下墊面的輻射率越大，則云霧和下墊面的反射率越大；云霧區(qū)面積越大、高度越高、厚度越厚，則反射率越大；受云霧的各項(xiàng)異性散射作用，對(duì)下整面反射率的影響也越大。如下墊面背景受到高云、冷云或?qū)α髟祈數(shù)挠绊?，則其反射率.會(huì)有所提高。另外，天氣氣候狀況對(duì)下墊面背景和云霧區(qū)也有所影響，天氣晴朗反射率高，明天反射率低，夏季反射率高，冬季反射率低。根據(jù)上述可見(jiàn)光波段的光譜特性，發(fā)現(xiàn)了可見(jiàn)光通道下墊面背景最小反射率與云霧區(qū)最大反射率之間的相對(duì)關(guān)系和特征，并找出相應(yīng)的光譜判別閾值，用于云霧與下墊面背景的分離。

3.2 紅外亮溫進(jìn)行低云大霧信息提取技術(shù)

低云大霧在紅外波段有較靈敏的反應(yīng)。一般云霧與下墊面背景具有較低的亮度溫度。其中云霧高度越高、厚度越厚，其表現(xiàn)出的紅外特征越明顯，即亮溫超低。所以一般采用熱紅外波段即可方便地檢測(cè)出中、高云和低云大霧。熱紅外波段對(duì)于低云和薄霧不敏感，但在中紅外（3.7μm）波段上得到較好的反映。這是由于霧在夜間的有效溫度在3.7μm波段比在11μm波段低，而陸地和海洋在這兩個(gè)通道中的有效溫度大致相等，故可采用3.7μm和11μm波段組合方法，即根據(jù)兩通道的亮溫差進(jìn)行霧檢測(cè)。此方法適用于夜間，此時(shí)3.7μm窗區(qū)沒(méi)有太陽(yáng)輻射貢獻(xiàn)，其輻射僅來(lái)源于地球的長(zhǎng)波輻射。

與白天相比較，夜間云霧的遙感識(shí)別困難顯得更大一些。在夜間無(wú)法得到可見(jiàn)光圖像，而僅有紅外圖像。由于低層云霧在長(zhǎng)波紅外通道（11μm左右）的輻射特性近似于黑體，其比輻射率約為1，而在中紅外通道（3.7μm左右）的比輻射率明顯小平1。云霧的比輻射率在兩個(gè)紅外波段的差異，在相應(yīng)通道的紅外云圖上會(huì)造成亮溫的差異，而陸地和海洋則不存在這樣的差異，因此，在同時(shí)具有中紅外和長(zhǎng)波紅外通道資料的情況下，可以利用兩個(gè)紅外通道門的這種亮溫差異來(lái)識(shí)別夜間的低層云霧。

3.3 采用多通道組合方法進(jìn)行低云大霧識(shí)別與分類

對(duì)于多通道數(shù)字氣象衛(wèi)星云圖低云和大霧識(shí)別與分類將采用統(tǒng)計(jì)和閾值兩種分類方法進(jìn)行。

統(tǒng)計(jì)方法：即利用目標(biāo)在空間的特征、紋理特性，波譜差異進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分類。

閾值方法：即利用目標(biāo)在圖像上的波譜特性，設(shè)置閾值，對(duì)像素逐個(gè)檢驗(yàn)。

用閾值方法進(jìn)行分類時(shí)，閾值是一個(gè)可變量，隨時(shí)間、空間及天氣狀況的變化而變化。因此閾值是季節(jié)、地理位置和天空狀況的函數(shù)，閾值的設(shè)置對(duì)分類具有一定敏感性。而統(tǒng)計(jì)方法對(duì)任意時(shí)刻的圖像分類則相對(duì)較穩(wěn)定性。針對(duì)這一情況，在系統(tǒng)計(jì)算方案的設(shè)計(jì)中，對(duì)同一時(shí)刻的可見(jiàn)光和紅外衛(wèi)星資料，采用動(dòng)態(tài)聚類方法對(duì)樣本資料進(jìn)行訓(xùn)練，獲得分類的初始參數(shù)，然后；采用Bayes判別方法進(jìn)行云霧類型的判別。

在天空沒(méi)有中、高層云的情況下，僅用可見(jiàn)光圖像試圖區(qū)別霧與低層云并不容易。這是因?yàn)樵诳梢?jiàn)光圖像上，霧雖與其它云類、特別是中、高層云類具有明顯不同的圖像特征，但與低層云卻極為相似。通過(guò)多通道組合則可有效地提高云霧識(shí)別與分類能力。

據(jù)此，運(yùn)用多通道合成技術(shù)，把可見(jiàn)光和長(zhǎng)波紅外通道組合起來(lái)，將可見(jiàn)光通道分別用紅色和綠色顯示，將長(zhǎng)波紅外通道用藍(lán)色顯示，并進(jìn)行偽彩色處理，即可識(shí)別白天的低層云霧，并可進(jìn)一步區(qū)分霧與低層云。

3.4 紋理分析方法

紋理信息是圖像的空間信息，它能很好地兼顧圖像的宏觀性質(zhì)及細(xì)部結(jié)構(gòu)。在數(shù)學(xué)分形特征分析中，分?jǐn)?shù)維的提出為紋理分析提供了新的思路，其分?jǐn)?shù)維的計(jì)算給予了統(tǒng)計(jì)意義的描述，有效地體現(xiàn)了紋理的復(fù)雜度和粗糙度，揭示了紋理內(nèi)在的自相似性。

在氣象衛(wèi)星遙感圖像中，云、霧灰度表面紋理粗細(xì)不一樣，即對(duì)應(yīng)著不同的分形維數(shù)，具有很好的分形特性。云的紋理粗糙和雜亂，對(duì)應(yīng)的分形維數(shù)較大；霧的紋理較細(xì)，對(duì)應(yīng)的分形維數(shù)較小，因此可利用分形維數(shù)進(jìn)行云霧識(shí)別。

4 總結(jié)

在云參數(shù)的反演上，針對(duì)極軌氣象衛(wèi)星資料和靜止氣象衛(wèi)星資料的方法，國(guó)內(nèi)外都已有了較長(zhǎng)時(shí)間的研究和較成熟的技術(shù)，如多光譜技術(shù)，線性判別、聚類算法、最大似然估計(jì)，模式識(shí)別技術(shù)、模糊邏輯方法等，在資料融合方面，目前已有多源衛(wèi)星資料進(jìn)行產(chǎn)品反演的研究。我們?cè)诳偨Y(jié)現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的研究和試驗(yàn)改進(jìn)，目前在云參數(shù)反演的方法上取得了較理想的成果；在資料融合處理時(shí)，先把融合關(guān)系及物理意義加以明確，匹配算法進(jìn)行可靠的理論論證，對(duì)多顆衛(wèi)星資料的特點(diǎn)進(jìn)行充分的分析，得出較為有效的處理方法。

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