張亞琳，高海博，何永健，邱新法，張國宏，王曉瓊

(1.山西省氣候中心，太原 030006；2.山西華冶勘測工程技術(shù)有限公司，太原 030002；3.南京信息工程大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，南京 210044；4.南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院，南京 210044)

風(fēng)場資料是天氣和災(zāi)害預(yù)報研究中的重要資料，常規(guī)獲取手段來自地面和高空觀測氣象站資料，但對于缺乏測站的地區(qū)(如高山、海洋、沙漠和極地等)獲取風(fēng)場資料難度較高，目前衛(wèi)星資料反演風(fēng)場成為重要的信息源[1]。衛(wèi)星資料具有覆蓋范圍廣、時空密度大、監(jiān)測成本低、處理速度快、可動態(tài)監(jiān)測等特點，能有效地彌補缺測地區(qū)觀測信息不足的現(xiàn)狀，利用衛(wèi)星影像監(jiān)測云系演變和提取云參數(shù)特征并展開各類研究，可為天氣分析和數(shù)值預(yù)報模式提供大量有用資料。衛(wèi)星云跡風(fēng)(也稱云導(dǎo)風(fēng))，即大氣運動矢量(atmospheric motion vectors，AMVs)[2]，一般是指用連續(xù)幾幅靜止氣象衛(wèi)星云圖追蹤圖像上示蹤云或目標(biāo)云的位移，并計算示蹤云所代表的云或水汽特征所在的層次，以獲得這些層次上風(fēng)的估計值[3]。

氣象衛(wèi)星資料反演云跡風(fēng)是從20世紀(jì)70年代開始的[4]，主要研究有早期的通過電影動畫技術(shù)人工識別、模式識別法[5]、紅外亮溫相關(guān)系數(shù)法[6]等。近年來，學(xué)者在前述方法的基礎(chǔ)上，通過新型算法或技術(shù)，改善了云跡風(fēng)的算法及可視化顯示效率。劉逸潔[7]運用葵花8號衛(wèi)星實現(xiàn)了基于云導(dǎo)風(fēng)技術(shù)的觀測臺風(fēng)風(fēng)場提取，基于紅外、水汽雙通道法提取云高的風(fēng)場的修正，臺風(fēng)中心的自動提取和最大風(fēng)速半徑的估算，得到觀測臺風(fēng)風(fēng)場；何麗莉等[8]采用最大相關(guān)系數(shù)法等圖像識別技術(shù)，實現(xiàn)了基于模糊聚類預(yù)處理云系的并行云跡風(fēng)反演；張慶[9]利用長波紅外輻射傳輸方程，系統(tǒng)地分析并完善了靜止衛(wèi)星紅外云圖晴空區(qū)微弱示蹤信號提取算法——二階差分法，為獲取靜止衛(wèi)星晴空區(qū)低層大氣運動提供了一種新方法，彌補了云導(dǎo)風(fēng)和水汽導(dǎo)風(fēng)的不足；賈靜榮等[10]采用修正全變分(total variation，TV)范數(shù)光流法，實現(xiàn)了高分辨率云導(dǎo)風(fēng)反演，依靠質(zhì)量標(biāo)識對所求導(dǎo)風(fēng)進行質(zhì)量控制，去掉不合理風(fēng)矢，方法適用于400 hPa高度以下的中低云云導(dǎo)風(fēng)計算；王昌帥等[11]提出一種基于OpenMP框架的云導(dǎo)風(fēng)反演并行算法，對多組云圖數(shù)據(jù)在多核CPU上進行高效反演；張軍等[12]提出一種快速風(fēng)場可視化算法，使用衛(wèi)星云圖序列直接生成便于人眼觀察的大范圍易于辨識的、時間一致性強的云導(dǎo)風(fēng)動態(tài)可視化視頻，能應(yīng)對紅外、可見光和水汽等各種波段的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)。

立體圖像由融合相同場景的左右視點圖像形成[13]，雙像對地立體觀測是云跡風(fēng)算法的基礎(chǔ)。單星觀測為同一衛(wèi)星對目標(biāo)連續(xù)觀測兩次，從而構(gòu)成近似立體觀測；雙星聯(lián)合立體觀測指兩顆靜止衛(wèi)星同時從不同角度建立立體觀測；單星多角度觀測是指極軌衛(wèi)星上搭載的多個角度的對地觀測儀器對目標(biāo)進行準(zhǔn)同時立體觀測。極軌衛(wèi)星影像較靜止衛(wèi)星精度更高，獲取的云跡風(fēng)風(fēng)場精度更高。現(xiàn)將實現(xiàn)一種新的云跡風(fēng)算法，把云頂風(fēng)速作為一項未知云參數(shù)，選用分辨率較高的極軌Terra-ASTER單星多角度(3N、3B)影像，將數(shù)字?jǐn)z影測量理論與遙感技術(shù)引入云參數(shù)解算中，通過構(gòu)建立體像對云參數(shù)解算模型法和常規(guī)的立體像對云跡風(fēng)反演法計算云頂風(fēng)場，最后對獲取的云頂風(fēng)場進行檢驗，以期為天氣分析和數(shù)值預(yù)報模式等研究提供基礎(chǔ)資料。

1 研究資料

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于西藏阿里地區(qū)普蘭縣附近的拉昂錯湖和瑪旁雍錯湖以北，平均海拔4 000～5 000 m，多小型湖泊水體，并穿插有數(shù)條小山脈。由于其高海拔，該地區(qū)空氣干燥、稀薄，太陽輻射較強，氣溫偏低，少降水。圖1為2012年9月25日研究區(qū)所在ASTER影像，影像上顯示有成片云團及少量積雪覆蓋，藍色圈出區(qū)域為實驗云區(qū)，其面積約20×20 km2。

根據(jù)攝影測量技術(shù)，構(gòu)建立體像對云頂參數(shù)解算模型，需先布設(shè)多組已知控制點進行模型的參數(shù)計算和檢驗。通過遙感軟件ENVI，在ASTER 3N、3B像對中提取特征點像點坐標(biāo)和其對應(yīng)的空間三維坐標(biāo)(物方坐標(biāo))，選定36對控制點為模型構(gòu)建點，另選定16對加密點用于模型誤差檢驗，布點如圖1所示。

圖1 研究區(qū)ASTER影像及控制點布點圖

1.2 數(shù)據(jù)簡介

ASTER(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer)是Terra衛(wèi)星上載有的5種對地觀測儀器之一，全稱“高級星載熱發(fā)射反射輻射計”，包括從可見光到熱紅外共14個光譜通道，主要用來增進對地球表面或近地球表面和低層大氣的了解，并著力解決土地利用與覆蓋、自然災(zāi)害、短期天氣變動、水文等方面的問題[14]。ASTER可見光波段3N、3B通過線性陣列相機同步同軌方式雙角度獨立成像，3N為星下點垂直成像波段，3B為觀測天頂角27.6°的后視成像波段，兩個相機對同一地區(qū)先后取景成像的時間間隔為55 s，滿足雙像高重疊度拍攝、具有一定基高比的立體成像必要條件。使用ASTER 3N、3B兩波段的L1A級影像數(shù)據(jù)，空間分辨率15 m。

2 研究方法

通過兩種方法獲取云跡風(fēng)風(fēng)場：①云參數(shù)解算模型法：構(gòu)建立體像對云頂參數(shù)解算模型，解算包括云頂風(fēng)場、云三維參數(shù)在內(nèi)的云參數(shù)；②云跡風(fēng)反演法：提取雙像同名像點對應(yīng)的物方位置信息，結(jié)合雙像成像時間間隔計算云跡風(fēng)風(fēng)場。兩種方法的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)都是采用相關(guān)系數(shù)匹配法獲得高精度、高密度云頂采樣點[15]，將采樣點作為已知數(shù)據(jù)代入模型解算云參數(shù)，或用于提取對應(yīng)像點的位置信息。最后將兩種方法的計算結(jié)果進行對比驗證，并采用衛(wèi)星影像云產(chǎn)品和探空數(shù)據(jù)對兩種云跡風(fēng)算法進行檢驗。

2.1 云參數(shù)解算模型

ASTER 3N和3B兩波段成像影像均為推帚式線性陣列傳感器掃描成像，即探測器每掃描一行，就構(gòu)成一條中心投影的影像，如此隨著傳感器不斷沿軌運動，從而構(gòu)成連續(xù)影像。每個成像瞬間，影像攝影中心S、任意物點A和對應(yīng)像點a三點共線[16]，根據(jù)攝影測量原理，3N影像共線方程為

(1)

式(1)中：

(2)

式中：(x,0)為第i行投影帶像片坐標(biāo)系中的像點；f為相機主距；(XA,YA,ZA)為對應(yīng)地面點的空間坐標(biāo)；前兩者合稱描述攝影中心與影像之間相關(guān)位置的內(nèi)方位元素。外方位元素包含6個，(XSi,YSi,ZSi)為第i行的攝影中心S的空間坐標(biāo)；航向傾角φ、旁向傾角ω及像片旋角κ是描述攝影光束空間姿態(tài)的角元素。

ASTER 3N、3B兩波段為達到一定的圖像重疊度，將3B相機以傾斜角θ=-27.6°(核線與Z軸夾角)進行成像掃描，結(jié)合式(1)得到3B影像的共線構(gòu)像方程為

(3)

根據(jù)相關(guān)文獻[17-18]，認(rèn)為投影帶行與行之間的外方位元素是線性相關(guān)的，任意行與中心行之間的一次線性關(guān)系方程式為

(4)

式(4)中：XS0、YS0、ZS0、φ0、ω0、κ0為中心行外方位元素；ΔXS、ΔYS、ΔZS、Δφ、Δω、Δκ為外方位元素變化率；XSi、YSi、ZSi、φi、ωi、κi為第i行的外方位元素；l0、li為中心行、i行的行號。

受北半球低緯度高空西風(fēng)氣流影響，云移動速度較快(最高能達到300 km/h以上)，對云參數(shù)解算精度影響較大，因此風(fēng)須作為模型的一項重要參數(shù)(本文僅考慮水平風(fēng))。假設(shè)ASTER 3N上一云點的空間坐標(biāo)為(XA,YA,ZA)，后視影像3B在3N成像ts(55 s)后對相同地面重新成像，設(shè)該云點以(Vx,Vy)的速度移動，則3B影像上同名云點空間坐標(biāo)表示為(XA+Vxt,YA+Vyt,ZA)，代入式(3)，則考慮風(fēng)速對云移動影響的3B影像共線構(gòu)像方程為

(5)

方程的解算分為以下3步。

(1)后方交會解算模型的外方位元素及外方位元素變化率。對于3N和3B影像，均采用式(1)，通過代入地面控制點的物方和像點坐標(biāo)、內(nèi)方位元素等已知數(shù)據(jù)，解求3N和3B影像分別對應(yīng)的外方位元素及外方位元素變化率。

(2)獲取3N和3B影像攝影方向線和地面兩個交點的距離。運用式(1)結(jié)合數(shù)字高程模型(digital elevation mode，DEM)，求得某一云點3N和3B影像攝影方向線和地面兩個交點的水平距離(Sx,Sy)，其和云點移動的實際水平距離具有相關(guān)關(guān)系。

(3)前方交會解算未知云點的物方坐標(biāo)。式(1)和式(5)代入已知參數(shù)和解求的參數(shù)，形成最終的云頂三維參數(shù)解算模型，代入匹配獲取的雙像同名云點像點坐標(biāo)，求得云點對應(yīng)的物方坐標(biāo)(XA,YA,ZA)和云移動速度(Vx,Vy)。

2.2 云跡風(fēng)反演

ASTER影像獲取自極軌Terra-ASTER傳感器，3N、3B兩個通道的影像可組建立體像對實現(xiàn)云跡風(fēng)反演。本文研究中所使用的是ASTER原始的L1A級數(shù)據(jù)，反演步驟如下。

2.2.1 ASTER L1A數(shù)據(jù)幾何校正

ASTER影像具有較高的對地定位精度，可無控制點通過內(nèi)置定位數(shù)據(jù)進行幾何校正，定位后的影像在沿軌方向和垂直軌道方向的定位精度估計值分別為47 m和54 m[19]。

遙感軟件ENVI中有專門針對ASTER L1A數(shù)據(jù)進行幾何校正的工具。其中精度相對較低的方法為：根據(jù)ASTER頭文件中包含的地理信息，通過Map-Georeference ASTER-Georeference Data對影像進行幾何校正，該方法僅需用戶自定義校正點數(shù)進行校正，處理速度快捷；使用IGM文件高精度校正：通過Map-Georeference from Input Geometry-Georeference from IGM進行校正，該方法處理速度較慢，但精度較高。

2.2.2 云跡風(fēng)反演原理

對于經(jīng)過幾何校正預(yù)處理的兩幅影像云圖，云跡風(fēng)的反演步驟一般為：示蹤云的選取、示蹤云的追蹤(圖像匹配)[20]、示蹤云地理定位、云跡風(fēng)風(fēng)場(風(fēng)速風(fēng)向)推算。圖2為云跡風(fēng)反演原理示意圖[1]，即在左影像3N上[圖2(a)]確定示蹤云A，在右影像3B搜索區(qū)C中[圖2(b)]匹配同名目標(biāo)云B，再求得A、B的X向移動距離ΔX和Y向移動距離ΔY，A、B直線移動距離為ΔS，結(jié)合兩影像間隔的時間，即得到水平風(fēng)矢。

圖2 云跡風(fēng)反演原理示意圖

3 結(jié)果與分析

3.1 控制點對云參數(shù)解算模型的檢驗

為評價云參數(shù)解算模型的可用性，模型建立以后，利用選取的控制點對模型進行誤差檢驗。將包括用于解算和加密檢驗在內(nèi)的共52對控制點代入模型，得到控制點物方坐標(biāo)，并同控制點真實坐標(biāo)對比，求得模型計算控制點X、Y、Z方向的絕對誤差，如圖3所示。

由圖3看出，三個誤差分布沒有明顯的規(guī)律及相關(guān)性，但全都控制在-30～35 m，即2個像元之內(nèi)，認(rèn)為模型的穩(wěn)定性較好。

圖3 云參數(shù)解算模型解算控制點的X、Y、Z方向的絕對誤差

3.2 云參數(shù)解算模型計算云頂風(fēng)場結(jié)果

對云參數(shù)解算模型計算的云頂風(fēng)場進行系統(tǒng)誤差糾正后，分布示意圖如圖4所示，各色各等級風(fēng)符號代表不同風(fēng)速風(fēng)向下的風(fēng)矢，風(fēng)速和風(fēng)向的統(tǒng)計結(jié)果如圖5所示。

圖4 云參數(shù)解算模型計算的云頂風(fēng)場分布示意圖

圖5 云參數(shù)解算模型計算的云頂風(fēng)場的風(fēng)速和風(fēng)向統(tǒng)計結(jié)果

聯(lián)合圖4和圖5得到，實驗云區(qū)中云參數(shù)解算模型計算得到的風(fēng)矢共2 885個，基本為西南偏北風(fēng)向，實驗區(qū)上半部分的風(fēng)速明顯高于下半部分。風(fēng)速分布在8～24 m/s，其中12～20 m/s范圍的風(fēng)矢占90.23%，97.54%的風(fēng)矢風(fēng)向分布在0～25°。臨近風(fēng)矢間風(fēng)速風(fēng)向一致，同一云團的風(fēng)速風(fēng)向漸進變化。

3.3 云跡風(fēng)反演結(jié)果

通過影像位置信息反演的云跡風(fēng)風(fēng)場分布示意圖如圖6所示，風(fēng)速風(fēng)向統(tǒng)計結(jié)果如圖7所示。

從圖6和圖7看出，實驗云區(qū)中反演的云跡風(fēng)風(fēng)場基本為西南偏北風(fēng)向，符合青藏高原夏秋季熱低壓，且高空盛行西風(fēng)氣流的實際情況，實驗區(qū)上半部分的風(fēng)速明顯高于下半部分。風(fēng)速分布在8～24 m/s，其中12～20 m/s范圍的風(fēng)矢占92.13%，97.18%的風(fēng)矢風(fēng)向分布在0～25°，存在個別0°以下、30°以上異常風(fēng)向的風(fēng)矢。相鄰風(fēng)矢和同一云團的風(fēng)矢間變化合理，與模型計算結(jié)果高度一致。

圖6 云跡風(fēng)反演的云頂風(fēng)場分布示意圖

圖7 云跡風(fēng)反演的云頂風(fēng)場的風(fēng)速和風(fēng)向統(tǒng)計結(jié)果

3.4 結(jié)果檢驗

通過云參數(shù)解算模型計算的風(fēng)場和云跡風(fēng)反演獲取的風(fēng)場進行互檢驗，以及借助影像云產(chǎn)品與探空資料獲得的風(fēng)場規(guī)律佐證兩個方法的可用性及可信性。

3.4.1 云參數(shù)解算模型計算風(fēng)場與云跡風(fēng)反演結(jié)果互檢驗

對比兩種方法獲取的風(fēng)場結(jié)果，二者風(fēng)速風(fēng)向的分布范圍、分布趨勢、分布規(guī)律及變化規(guī)律都保持高度一致，初步證明了云參數(shù)解算模型計算風(fēng)場與云跡風(fēng)反演風(fēng)場兩種方法的可行性。

3.4.2 MISR云產(chǎn)品檢驗

MISR傳感器與ASTER傳感器一同搭載在Terra衛(wèi)星上，二者對同一地區(qū)拍攝時間幾近相同，二者有較高的可比性。MISR多角度影像二級產(chǎn)品提供了兩種云數(shù)字產(chǎn)品，1999—2011年提供的云數(shù)字產(chǎn)品為MIL2TCST，提供分辨率為1.1 km的云高產(chǎn)品，包括不考慮風(fēng)速影響的和考慮風(fēng)速影響的兩種云高，還提供了分辨率為70.4 km的風(fēng)速產(chǎn)品，為6個角度影像計算風(fēng)速中的最大風(fēng)速；2012年，改進了云參數(shù)解算算法的MIL2TCSP產(chǎn)品，風(fēng)速分辨率提高為17.6 km，為6個角度影像計算風(fēng)速的平均風(fēng)速，包含了南北方向和東西方向。對于云頂高度的驗證，根據(jù)文獻[21]進行，對于云移動風(fēng)速的驗證，采用了二代產(chǎn)品MIL2TCSP。實驗云區(qū)大小約20×20 km2，僅占風(fēng)產(chǎn)品的1～2個格點，實驗結(jié)果與風(fēng)產(chǎn)品風(fēng)向一致，但二者風(fēng)速不具有對比性。

3.4.3 探空資料檢驗

探空資料一般可作為實地驗證的最佳對比資料，由于未能獲得實驗區(qū)同時段探空數(shù)據(jù)，且探空數(shù)據(jù)無法體現(xiàn)大面積風(fēng)場情況，因此借助國家氣象信息中心全國119個站無線電探空儀觀測的1980—2006年共27年的月平均標(biāo)量風(fēng)速資料[22]作為參考，該資料是對風(fēng)要素的氣候平均處理，體現(xiàn)了中國12個月下不同等壓面上高空平均風(fēng)速常年的基本情況，具有穩(wěn)定性和可信性。

云頂三維參數(shù)解算模型獲取的實驗區(qū)云頂海拔高度分布在6 723.4～9 148.4 m，處在300～500 hPa，結(jié)合上述探空資料，得到對應(yīng)高度下同時段的高空月平均風(fēng)速范圍為12～23 m/s，而本文研究中兩種云跡風(fēng)風(fēng)場計算方法分別有94.87%、96.24%的風(fēng)速處在該范圍，吻合度較高，證明了本文兩種方法的可信性。

4 結(jié)論

云頂三維參數(shù)解算模型是遙感和攝影測量理論相結(jié)合計算云頂風(fēng)場的新方法，而影像云跡風(fēng)反演方法是近年來發(fā)展起來的監(jiān)測高空風(fēng)信息的一種有效手段，二者都可精細(xì)化監(jiān)測高空風(fēng)場信息。詳細(xì)介紹了云頂三維參數(shù)解算模型和影像云跡風(fēng)反演法獲取風(fēng)場的兩種方法，對模型結(jié)果進行了控制點檢驗，得到誤差保持在2個像元內(nèi)，模型穩(wěn)定性較好；對兩種方法獲取的風(fēng)場進行互檢驗，并通過云產(chǎn)品、探空資料對兩種方法的風(fēng)場規(guī)律進行檢驗，其風(fēng)速風(fēng)向的分布范圍、分布趨勢、分布規(guī)律及變化規(guī)律都保持高度一致，驗證效果較好，獲取的風(fēng)場質(zhì)量好、密度高，清晰地反映出了高空的風(fēng)場結(jié)構(gòu)，證明了兩種方法的可行性和可信性。不過，已有的風(fēng)產(chǎn)品分辨率極低，為70.4 km和17.6 km，難以借助其驗證本文計算結(jié)果，因此本文研究對風(fēng)的驗證無法達到實時精細(xì)化和定量化。未來考慮引用其他衛(wèi)星多角度影像的云跡風(fēng)計算結(jié)果進行驗證分析。