曹廣真張鵬胡秀清陳林（中國氣象局中國遙感衛(wèi)星輻射測量和定標(biāo)重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室，國家衛(wèi)星氣象中心，北京 100081）

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靜止與極軌氣象衛(wèi)星監(jiān)測沙塵的融合算法研究

曹廣真張鵬胡秀清陳林
（中國氣象局中國遙感衛(wèi)星輻射測量和定標(biāo)重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室，國家衛(wèi)星氣象中心，北京 100081）

摘要：為了綜合應(yīng)用靜止氣象衛(wèi)星與極軌氣象衛(wèi)星沙塵監(jiān)測的結(jié)果，更好地進(jìn)行沙塵信息的判識，采用改進(jìn)的證據(jù)理論方法，進(jìn)行靜止衛(wèi)星FY-2D/2E紅外差值沙塵指數(shù)（infrared difference dust index，IDDI）產(chǎn)品與極軌氣象衛(wèi)星FY-3A沙塵強(qiáng)度指數(shù)（dust strength index，DSI）沙塵監(jiān)測產(chǎn)品的融合處理，劃分沙塵發(fā)生過程中的有沙塵暴發(fā)生區(qū)、無沙塵暴發(fā)生區(qū)及可能沙塵暴發(fā)生區(qū)。融合結(jié)果與氣象站點(diǎn)觀測結(jié)果的對比分析表明，本算法可以將靜止氣象衛(wèi)星與極軌氣象衛(wèi)星遙感沙塵監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行較好地融合，更好地劃分沙塵暴發(fā)生的區(qū)域，對于沙塵暴過程的監(jiān)測、評估和分析有重要的參考價值和指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：靜止氣象衛(wèi)星，極軌氣象衛(wèi)星，紅外差值沙塵指數(shù)，沙塵強(qiáng)度指數(shù)，改進(jìn)的證據(jù)理論，數(shù)據(jù)融合

0　引言

沙塵天氣是我國西北和華北北部地區(qū)經(jīng)常出現(xiàn)的強(qiáng)災(zāi)害性天氣。準(zhǔn)確監(jiān)測沙塵強(qiáng)度，分析沙塵天氣的時空分布特征，對于區(qū)域生態(tài)環(huán)境具有十分重要的意義。

傳統(tǒng)的沙塵監(jiān)測方法主要是通過設(shè)立地面監(jiān)測站點(diǎn)進(jìn)行的，其優(yōu)點(diǎn)在于可以實(shí)時實(shí)地進(jìn)行連續(xù)觀測，缺點(diǎn)在于其受到人力、物力、財力和技術(shù)的限制，很難進(jìn)行大規(guī)模布點(diǎn)，無法實(shí)現(xiàn)大范圍系統(tǒng)性沙塵暴發(fā)生、移動和沉降的監(jiān)測。隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，不同平臺、不同空間分辨率、不同時間分辨率和不同譜段特征的遙感器陸續(xù)升空，衛(wèi)星遙感技術(shù)克服了傳統(tǒng)監(jiān)測方法中的缺點(diǎn)和不足，已成為沙塵區(qū)域分布和沙塵強(qiáng)度監(jiān)測的重要技術(shù)手段。

紅外差值沙塵指數(shù)（infrared difference dust index，IDDI）是目前國內(nèi)外靜止衛(wèi)星沙塵暴業(yè)務(wù)產(chǎn)品生成廣泛采用的參數(shù)之一，其數(shù)值是衛(wèi)星觀測到的實(shí)時目標(biāo)亮溫與地表背景亮溫之差，其中地表背景亮溫是同時刻晴空大氣的地表亮溫。IDDI值越大，代表空氣中的沙塵越多，IDDI越小，代表空氣中的沙塵越少。歐洲科學(xué)家將其用于Meteosat長時間序列資料的處理，并將結(jié)果用于沙漠氣候的相關(guān)分析[1-2]。我國從20世紀(jì)90年代開始發(fā)展沙塵暴衛(wèi)星遙感方法。鄭新江等[3-4]在90年代主要利用極軌氣象衛(wèi)星NOAA/AVHRR的多通道數(shù)據(jù)進(jìn)行沙塵目標(biāo)判識，同時還開展了衛(wèi)星遙感沙塵光學(xué)厚度和載沙量初步研究。胡秀清等[5]自2001年著手開展用靜止氣象衛(wèi)星進(jìn)行自動沙塵暴監(jiān)測研究，并于2006年重點(diǎn)引入IDDI參數(shù)，開發(fā)了一套靜止氣象衛(wèi)星沙塵暴自動監(jiān)測業(yè)務(wù)算法，應(yīng)用于GMS-5、GOES-9、我國風(fēng)云二號靜止氣象衛(wèi)星等遙感資料。張鵬等[6-7]以米散射理論為基礎(chǔ)，利用MODIS 的8.5μm、11μm和12μm通道紅外觀測，開發(fā)了一套MODIS沙塵暴定量遙感算法，除提供沙塵檢測產(chǎn)品外，還獲取沙塵氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品、沙塵粒子有效半徑產(chǎn)品和沙塵總量產(chǎn)品。隨著新一代極軌氣象衛(wèi)星FY-3A/3B/3C的發(fā)射，我國沙塵定量產(chǎn)品的開發(fā)也得到發(fā)展，如已經(jīng)業(yè)務(wù)運(yùn)行的VIRR沙塵強(qiáng)度指數(shù)（dust strength index，DSI）產(chǎn)品，以及探索開發(fā)的沙塵高度產(chǎn)品等。另外，一些新的技術(shù)和方法，也不斷被探索應(yīng)用到遙感沙塵信息的反演和應(yīng)用上[8-10]。

但是，遙感技術(shù)進(jìn)行沙塵監(jiān)測同樣具有局限性。由于成像原理不同和技術(shù)條件的限制，任何單一的遙感手段獲取的數(shù)據(jù)在幾何、光譜和空間分辨率等方面存在明顯的局限性和差異性，不能夠全面反映沙塵目標(biāo)物的特征，應(yīng)用范圍有限。通過建立有效的多源信息融合方法，進(jìn)行多源遙感沙塵信息的融合，實(shí)現(xiàn)遙感觀測彼此之間的優(yōu)勢互補(bǔ)，全面監(jiān)測并分析沙塵過程，將有助于對沙塵形成機(jī)理的科學(xué)認(rèn)識，更好地科學(xué)指導(dǎo)沙塵天氣的防治、城市生態(tài)環(huán)境建設(shè)等工作。為了從多源遙感沙塵監(jiān)測結(jié)果中判斷有沙塵暴發(fā)生區(qū)、無沙塵暴發(fā)生區(qū)以及可能沙塵暴發(fā)生區(qū)，開展彼此之間的融合處理十分必要。本文采用改進(jìn)的證據(jù)理論方法，進(jìn)行靜止衛(wèi)星FY-2D/FY-2E IDDI沙塵監(jiān)測產(chǎn)品與極軌氣象衛(wèi)星FY-3A DSI產(chǎn)品的融合處理，劃分沙塵發(fā)生過程中的有沙塵暴發(fā)生區(qū)、無沙塵暴發(fā)生區(qū)及可能沙塵暴發(fā)生區(qū)。

1　數(shù)據(jù)源及其特征

FY-2D IDDI產(chǎn)品：基于FY-2D L1級數(shù)據(jù)所開發(fā)的沙塵監(jiān)測產(chǎn)品，時間頻次1h，逢半點(diǎn)生成。空間分辨率5km。

FY-2E IDDI產(chǎn)品：基于FY-2E L1級數(shù)據(jù)所開發(fā)的沙塵監(jiān)測產(chǎn)品，時間頻次1h，逢整點(diǎn)生成?？臻g分辨率5km。

FY-3A DSI產(chǎn)品：基于FY-3A L1級數(shù)據(jù)所開發(fā)的沙塵強(qiáng)度監(jiān)測產(chǎn)品，時間頻次1次/d，生成時間視衛(wèi)星過境時間而定，對于北京及周圍地區(qū)一般是地方時上午10:30左右?？臻g分辨率1km。

2　融合方法

2.1證據(jù)理論

證據(jù)理論，又稱Dempster-Shafer（D-S）理論[11]，是一種處理不確定性信息的理論。在D-S證據(jù)理論中，首先將待識別對象所有可能類型的集合所構(gòu)成的空間定義為識別框架Θ，Θ中所有子集組成的集合中任何假設(shè)集合A的基本概率賦值函數(shù)BPAF為m(A)，信任函數(shù)Bel(A)和似然函數(shù)Pls(A)表示問題的不確定性。

雖然D-S理論提供了相關(guān)證據(jù)的合成方法，能融合多個證據(jù)源提供的證據(jù)，但其合成公式存在不足，尤其是證據(jù)之間存在沖突時，合成結(jié)果有可能違背常理，已經(jīng)有不少工作從不同角度對其進(jìn)行了改進(jìn)[12-14]。本文采用綜合考慮證據(jù)本身的確信度和證據(jù)對辨別框架中子集的平均支持度兩個方面進(jìn)行證據(jù)間的加權(quán)合成，對傳統(tǒng)的證據(jù)理論進(jìn)行了改進(jìn)，降低了證據(jù)合成過程中證據(jù)之間的沖突，我們曾將該方法較好用于多時相微波遙感圖像地表變化檢測[14]，主要步驟如下：

1）通過證據(jù)mj的不確定熵E(Amj)計算其確信度C(Amj)：

C(mj)=1表示證據(jù)mj的確信度為100%，包含的有用信息最多，而C(mj)=0則表示其確信度為0，不包含任何有用信息。

2）利用計算所得的確信度作為權(quán)值更新證據(jù)對辨別框架Θ及其他焦元Ai的基本概率賦值，并實(shí)現(xiàn)基本概率賦值的歸一化處理，得：

3）利用以上更新后的基本概率賦值，修改證據(jù)組合規(guī)則：

2.2BPAF的定義

BPAF的定義通過FY-2D/2E IDDI產(chǎn)品或FY-3A DSI產(chǎn)品定義：

其中，d代表FY-2D/2E IDDI產(chǎn)品或FY-3A DSI，a取為最大IDDI值或DSI值的倒數(shù)，因?yàn)镮DDI值或DSI數(shù)值越大，沙塵暴發(fā)生與否判決的不確定性越小，。

2.3融合、判別及變化類型的檢測

根據(jù)BPAF計算有沙塵暴發(fā)生及無沙塵暴發(fā)生的基本概率賦值、各證據(jù)的確信度和證據(jù)對有沙塵暴發(fā)生及無沙塵暴發(fā)生的平均支持度，然后采用改進(jìn)后的合成規(guī)則進(jìn)行合并運(yùn)算，得到所有證據(jù)的BPAF，作為進(jìn)行判別的基礎(chǔ)。在判別時，使用的規(guī)則如下:

目標(biāo)類別應(yīng)具有最大的基本概率賦值；

目標(biāo)類別的基本概率賦值與其他類別的基本概率賦值差值必須大于某閾值，即表示每一證據(jù)對所有不同類的支持程度應(yīng)保持足夠大的差異；

不確定性概率必須小于某閾值，即對目標(biāo)類別的無知程度或證據(jù)的不確定性不能太大；

目標(biāo)類別的基本概率分布值必須大于不確定性概率值，即對某目標(biāo)知道很少時，不能對其分類。

3　實(shí)驗(yàn)

選擇2012年4月27日發(fā)生在北京及其周邊地區(qū)的一次沙塵過程，選用時間相近的FY-3A DSI產(chǎn)品，以及FY-2D和FY-2E IDDI產(chǎn)品，采用改進(jìn)證據(jù)理論進(jìn)行三者之間的融合，劃分有沙塵暴發(fā)生區(qū)、無沙塵暴發(fā)生區(qū)和可能沙塵暴發(fā)生區(qū)。其中FY-3A DSI的獲取時間是世界時3:50，F(xiàn)Y-2D IDDI的獲取時間是世界時3:30，F(xiàn)Y-2E IDDI是世界時3:00。

圖1和圖2分別顯示了FY-2D和FY-2E的IDDI產(chǎn)品，IDDI的數(shù)值變化范圍分別為0～30、0～50,其數(shù)值的大小反映了空氣中沙塵的多少。IDDI大于0的區(qū)域，被認(rèn)為是有沙塵暴發(fā)生區(qū)，否則為無沙塵暴發(fā)生區(qū)。圖3顯示了FY-3A DSI產(chǎn)品，DSI的數(shù)值變化范圍為0～64,其數(shù)值大小反映沙塵強(qiáng)度的強(qiáng)弱。DSI大于0的區(qū)域，被認(rèn)為是有沙塵暴發(fā)生區(qū)，否則為無沙塵暴發(fā)生區(qū)。對比圖1、圖2和圖3可以看出，雖然時間間隔不長，但不同衛(wèi)星平臺監(jiān)測的有、無沙塵暴發(fā)生的區(qū)域卻有較大差別。圖4顯示了采用改進(jìn)的證據(jù)理論方法對圖1—圖3的沙塵信息產(chǎn)品進(jìn)行融合處理所得的沙塵暴發(fā)生區(qū)劃分結(jié)果，除了有沙塵暴發(fā)生區(qū)和無沙塵暴發(fā)生區(qū)，還劃分了可能沙塵暴發(fā)生區(qū)。

圖1　FY-2D IDDI產(chǎn)品（世界時3:30）Fig.1　FY-2D IDDI（UTC3:30）

圖2　FY-2E IDDI產(chǎn)品（世界時3:00）Fig.2　FY-2E IDDI（UTC 3:00）

為了檢驗(yàn)和分析所劃分的沙塵暴發(fā)生區(qū)的準(zhǔn)確性，根據(jù)“現(xiàn)在天氣現(xiàn)象電碼表”選取2012年4月27日世界時3:00的站點(diǎn)觀測，分別疊加在圖1—圖4上，其中品紅色圓點(diǎn)表示觀測時有“塵”、“沙”的站點(diǎn)，代表可能有沙塵暴發(fā)生的情況，黑色圓點(diǎn)表示“觀測時有沙塵暴”的站點(diǎn)，代表有沙塵暴發(fā)生的情況。從圖1 FY-2D IDDI產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測的疊加可以看出，F(xiàn)Y-2D IDDI與品紅色圓點(diǎn)的觀測一致性較好，但與黑色圓點(diǎn)的觀測一致性不理想，說明FY-2D對于可能沙塵暴發(fā)生的監(jiān)測準(zhǔn)確性較高，但對有沙塵暴發(fā)生的監(jiān)測準(zhǔn)確性不夠。而從圖2 FY-2E IDDI產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測的疊加可以看出，F(xiàn)Y-2E的IDDI與黑色圓點(diǎn)的觀測一致性較好，但與品紅色圓點(diǎn)的觀測一致性卻不理想，說明FY-2E對于有沙塵暴發(fā)生的監(jiān)測準(zhǔn)確性較高，但對可能沙塵暴發(fā)生的監(jiān)測準(zhǔn)確性不高，圖3是FY-3A DSI產(chǎn)品與站點(diǎn)觀測的疊加，總體顯示了與圖2相似的一致性特征，但FY-3A DSI與黑色和品紅色圓點(diǎn)的觀測一致性較高一些，說明其不論對有沙塵暴發(fā)生，還是對可能沙塵暴發(fā)生的監(jiān)測準(zhǔn)確性都較FY-2E高。而圖4 FY-2D/2E/3A融合沙塵監(jiān)測結(jié)果與站點(diǎn)觀測的疊加則顯示了很好的一致性，說明融合結(jié)果對于有沙塵暴發(fā)生與可能沙塵暴發(fā)生監(jiān)測的準(zhǔn)確性與可靠性。

圖3　FY-3A DSI產(chǎn)品（世界時3:50）Fig.3　FY-3A DSI（UTC 3:50）

4　結(jié)論

采用綜合考慮證據(jù)的確信度和證據(jù)對辨別框架中子集的平均支持度的改進(jìn)的證據(jù)理論方法，進(jìn)行靜止衛(wèi)星FY-2D/FY-2E IDDI沙塵監(jiān)測產(chǎn)品與極軌氣象衛(wèi)星FY-3A DSI沙塵產(chǎn)品的融合處理，劃分沙塵發(fā)生過程中的有沙塵暴發(fā)生區(qū)、無沙塵暴發(fā)生區(qū)和可能沙塵暴發(fā)生區(qū)。通過各監(jiān)測結(jié)果與站點(diǎn)觀測的疊加顯示，說明了融合結(jié)果對有沙塵暴發(fā)生與可能有沙塵暴發(fā)生監(jiān)測的準(zhǔn)備性與可靠性。

隨著我國新一代極軌氣象衛(wèi)星風(fēng)云三號業(yè)務(wù)化經(jīng)驗(yàn)的積累以及新一代靜止氣象衛(wèi)星試驗(yàn)星2016年按計劃即將發(fā)射，我國的沙塵暴遙感監(jiān)測能力將大大提高，監(jiān)測水平將大大增強(qiáng)，不僅可以提供高時間分辨率、高空間分辨率和高光譜分辨率的真彩色或假彩色沙塵暴監(jiān)測圖像，還可以通過逐漸完善的業(yè)務(wù)系統(tǒng)及時提供定量的沙塵暴監(jiān)測產(chǎn)品，也將為本文方法的進(jìn)一步發(fā)展、改進(jìn)以及更好的應(yīng)用提供豐富、科學(xué)的數(shù)據(jù)源，以更準(zhǔn)確地進(jìn)行沙塵過程的監(jiān)測。

圖4　FY-2D/2E/3A 融合沙塵監(jiān)測產(chǎn)品Fig.4　Fusion result of FY-2D/2E/3A dust products

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Study on the Fusion of Dust Products of Geostationary and Polar-Orbiting Meteorological Satellites Based on Improved Evidence Theory Algorithm

Cao Guangzhen,Zhang Peng,Hu Xiuqing,Chen Lin
(Key Laboratory of Radiometric Calibration and Validation for Environmental Satellites,National Satellite Meteorological Centre,Beijing 100081)

Abstract:The objective of this study was to integrate the advantages of multi-source remote sensing to monitor dust storms and better discriminate between regions where dust storms occur.Firstly,The traditional evidence theory algorithm was improved by not only considering the certainty of the evidence,but also considering the average level of support for the subsets of evidence in the discrimination framework in the process of evidence combination by reducing the conflict between synthesized data.Then the algorithm is applied to the FY-2D/2E infrared difference dust index(IDDI)and the FY-3A dust strength index(DSI)to categorize the study region as either a dust storm area,non-dust storm area,or possible dust storm area.Finally,the result was validated and analyzed using the monitored data from ground stations.Both the accuracy and reliability of the dust monitoring results were considerably improved using our method.

Keywords:geostationary meteorological satellite,polar-orbit meteorological satellite,infrared difference dust index,dust strength index,improved evidence theory algorithm,data fusion

通信作者：曹廣真（1976—），Email:caogz@cma.gov.cn

收稿日期：2015年9月3日；修回日期：2015年12月20日

DOI：10.3969/j.issn.2095-1973.2016.01.018

資助信息：北京市科技新星項目（2010B037）；國家自然科學(xué)基金（41475031）