吳 瑾，崔沂峰，姜紫陽，傅學(xué)振，孫 齊，楊 昆

(1.臨沂市氣象局，山東 臨沂 276700；2.臨沂大學(xué)，山東 臨沂 276700)

0 引言

遙感影像通常是衛(wèi)星及普通飛行器使用傳感器直接拍攝的影像，在應(yīng)用計算機處理遙感影像的過程中，影像預(yù)處理是保障衛(wèi)星遙感信息傳輸準(zhǔn)確性的關(guān)鍵處理步驟。遙感影像的數(shù)據(jù)格式和表現(xiàn)內(nèi)容相對較為復(fù)雜，除了最基礎(chǔ)的像元信息之外，還包括波段參數(shù)、投影、坐標(biāo)等其他類型的相關(guān)數(shù)據(jù)參量。在實施預(yù)處理之前，需要對遙感影像信息進行初步的讀取，由于信息數(shù)據(jù)的排列方式并不唯一，所以需要借助ArcGIS、ENVI等商業(yè)軟件來打開原始的遙感圖像，實現(xiàn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理。

天氣會對人們的生產(chǎn)生活造成嚴(yán)重影響，惡劣天氣更是會直接威脅人們的生命與財產(chǎn)安全。據(jù)資料顯示，接近百分之九十的自然災(zāi)害現(xiàn)象都是由惡劣天氣引起的，在倡導(dǎo)資源可持續(xù)發(fā)展的今天，如何避免人類的生命與財產(chǎn)安全免受惡劣天氣影響，已經(jīng)成為了一項極為關(guān)鍵的發(fā)展任務(wù)，因此，對惡劣氣象進行監(jiān)測與預(yù)警就顯得尤為重要。

文獻[4]提出基于NB-IoT技術(shù)的氣象監(jiān)測系統(tǒng)通過研究氣象災(zāi)害行為的方式，確定惡劣氣象數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)聯(lián)性，再借助MODIS模塊，對氣象監(jiān)測信息進行深入分析。文獻[5]提出基于融合網(wǎng)關(guān)技術(shù)的氣象災(zāi)害信息推送系統(tǒng)。通過傳感器信息數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)關(guān)融合系統(tǒng)、移動通信網(wǎng)和 GPS網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，組成氣象信息遙感監(jiān)測模塊，對相關(guān)氣象數(shù)據(jù)進行采集。并通過智能終端推送至客戶端。上述方法均具有一定的有效性，但其檢測準(zhǔn)確率及預(yù)警時效性仍有提升空間。

為解決上述問題，引入衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，設(shè)計一種新型的惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。

1 惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)硬件設(shè)計

通過插件模塊邏輯設(shè)計、平臺插件管理與模塊集成、遙感信息顯示與預(yù)警模塊連接的處理流程，實現(xiàn)惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)硬件的設(shè)計。

1.1 插件模塊邏輯設(shè)計

圖1 插件模塊的邏輯設(shè)計結(jié)構(gòu)

對于惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)而言，為實現(xiàn)對衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的定向化分析，硬件功能區(qū)域必須包含多個功能模塊，再借助一個邏輯應(yīng)用結(jié)構(gòu)，完成對相關(guān)軟件程序的集中驅(qū)動(如圖1所示)。其中，插件模塊能夠控制惡劣氣象遙感數(shù)據(jù)的整個監(jiān)測生命周期時長，且由于Main、ShowPluginUI、Over()三類程序命令的存在，與惡劣氣象相關(guān)的預(yù)警插件可在結(jié)構(gòu)主機中直接讀取，并可根據(jù)運行程序的啟動行為，完成后續(xù)的卸載與應(yīng)用指令。Main程序在系統(tǒng)插件模塊中，負(fù)責(zé)對衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進行讀取，一般來說，隨著遙感數(shù)據(jù)量的增大，惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警插件可快速加載，并可在相關(guān)數(shù)據(jù)庫主機中進行暫時存儲。ShowPluginUI程序則主要掌管基于監(jiān)測預(yù)警指令的插件啟動行為，在一個完整的系統(tǒng)生命周期內(nèi)，該程序能夠?qū)Σ寮悠鸬揭欢ǖ拇龠M性作用。在系統(tǒng)插件模塊結(jié)構(gòu)中，Over()程序主要負(fù)責(zé)釋放已存儲的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)資源，由于上級軟件程序指令的存在，預(yù)警插件可跟隨遙感數(shù)據(jù)的傳輸行為而進行自由卸載，這也是新型系統(tǒng)能夠及時響應(yīng)主機預(yù)警指令的主要原因。

在系統(tǒng)的插件模塊中，主要使用了單例模式、多例模式兩種邏輯設(shè)計結(jié)構(gòu)，前者能夠拉近相關(guān)硬件設(shè)備之間的物理連接距離，后者則能較好實現(xiàn)對監(jiān)測預(yù)警指令的定向化控制。

1.2 平臺的插件管理與模塊集成

系統(tǒng)插件平臺通過動態(tài)鏈接庫的形式對數(shù)據(jù)插件結(jié)構(gòu)進行公開處理，且由于反射機制的存在，已存在于插件模塊中的代碼信息可快速反饋回系統(tǒng)監(jiān)測預(yù)警主機中，一方面實現(xiàn)了對上機位序列號的按序發(fā)送，另一方面也可對相關(guān)呈現(xiàn)進行啟用與禁用處理。

通常情況下，集成后的平臺插件管理模塊主要負(fù)責(zé)處理發(fā)送預(yù)警、影像剪裁、遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理、氣象數(shù)據(jù)提取等幾類執(zhí)行程序，且為保證監(jiān)測預(yù)警行為的輸出一致性，該模塊中傳輸?shù)乃兄噶畎姹咎柖急３譃関1.0的形式。衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的發(fā)送與處理不能脫離惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)而獨立存在，因此所有指令程序的傳輸都必須借助上機位、行列號等軟件應(yīng)用結(jié)構(gòu)，隨著啟用/禁用選擇行為的不同，模塊內(nèi)正在執(zhí)行插件的名稱形式也有所不同。

1.3 遙感信息顯示與預(yù)警模塊

遙感信息顯示與預(yù)警模塊主要負(fù)責(zé)處理小區(qū)域的惡劣氣象衛(wèi)星影像，當(dāng)遙感影像太大或所需查看區(qū)域較小時，必須針對原始圖像中的特定位置進行縮放處理，這就需要系統(tǒng)信息顯示與預(yù)警模塊的積極配合。圖2為惡劣氣象遙感影像的顯示效果圖。

圖2 遙感影像顯示效果圖

根據(jù)遙感影像顯示效果圖的不同，系統(tǒng)信息顯示與預(yù)警模塊的集成處理可從如下幾方面同時進行。

1)惡劣氣象遙感影像的顯示大小應(yīng)為：

X

值等于1 354 dt、

Y

值等于2 030 dt；

2)在惡劣氣象遙感影像中，預(yù)警節(jié)點均勻分布于橫縱曲線交界處，其具體數(shù)值水平應(yīng)處于100～150個之間；

3)為保證遙感信息的穩(wěn)定顯示，預(yù)警模塊中影像數(shù)據(jù)的波段數(shù)設(shè)置結(jié)果，應(yīng)隨控制點數(shù)量水平的改變而不斷變化；

4)惡劣氣象遙感影像的選取范圍不宜過大，但必須囊括所有相關(guān)的衛(wèi)星數(shù)據(jù)節(jié)點。

2 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的設(shè)計

衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊需要同時執(zhí)行基本信息讀取、軟件程序讀寫、輻射定標(biāo)與亮溫計算三類應(yīng)用指令，具體設(shè)計流程如下。

2.1 遙感影像基本信息讀取

在惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)中，遙感影像基本信息的讀取必須借助預(yù)處理模塊的編程能力才能實現(xiàn)，一般來說，所使用的編程語言的C#，遙感數(shù)據(jù)所處開發(fā)環(huán)境為visio studio。

C#是面向衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的高級應(yīng)用程序，具有較為高級的語言特性與優(yōu)勢，在實施基本信息讀取時，首先定義比較集中的遙感影像數(shù)據(jù)，再定義比較分散的遙感影像數(shù)據(jù)，最后再對所有信息參量進行統(tǒng)一的編碼處理。

visio studio是一種集成型的軟件開發(fā)架構(gòu)，可同時兼容C#、C++等多種編程語言，一般來說，遙感影像基本信息的排列順序相對混亂，而在visio studio軟件的作用下，這些信息參量可按照由小到大的順序反饋至下級插件結(jié)構(gòu)中，這也是讀取后信息參量能夠保持較強傳輸敏感性的主要原因。

完整的遙感影像基本信息讀取流程如圖3所示。

圖3 遙感影像基本信息的讀取流程圖

為保證衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與地物景觀之間的一一對應(yīng)性，在實施基本信息讀取時，應(yīng)使用開源柵格空間數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)信息參量進行讀取，一方面能夠在較短時間內(nèi)存儲大量的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)文件，另一方面也可將遙感影像信息轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的傳輸格式。

2.2 GDAL對遙感影像的讀寫

惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)所記錄的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)一般包含多項輔助說明信息，若不能將這些信息文件分別存儲于不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，將不便于對遙感影像進行分發(fā)、管理與統(tǒng)計處理。GDAL軟件程序的存在，不但滿足了惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)對于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的持續(xù)讀寫需求，也驗證了已讀取遙感影像基本信息的應(yīng)用有效性。如果遺失了一個信息文件，不但會導(dǎo)致衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的不全面，也會使得系統(tǒng)所測得指標(biāo)的顯著性能力大幅下降。GDAL軟件通過構(gòu)建數(shù)據(jù)集合的方式，對已讀取的遙感影像信息進行整合處理，而在此過程中，數(shù)據(jù)格式多次發(fā)生改變，因此其最終存儲位置并不能完全固定。

設(shè)

w

、

e

分別代表兩個不同的影像信息讀寫條件，

ζ

、

ζ

代表不同讀寫條件下的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)特征值，聯(lián)立上述物理量，可將GDAL軟件程序?qū)τ谶b感影像的讀寫表達式定義為：

(1)

式中，?表示與系統(tǒng)主機匹配的數(shù)據(jù)感應(yīng)系數(shù)，

β

表示特定條件下GDAL讀寫軟件的運行強度值。根據(jù)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)讀取進度的不同，GDAL軟件對于遙感影像的讀寫處理結(jié)果也會有所不同。

2.3 輻射定標(biāo)與亮溫計算

將插件模塊所記錄到的惡劣氣象數(shù)據(jù)通過公式轉(zhuǎn)換的方式，改寫成可被監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)直接識別的輻射定標(biāo)，這也是完成衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)反演與定量化處理的必要執(zhí)行步驟。圖4為輻射定標(biāo)處理前后的惡劣氣象遙感影像對比情況。

圖4 輻射定標(biāo)處理前后的惡劣氣象遙感影像

在定標(biāo)處理的同時，對系統(tǒng)傳感器中的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進行二次統(tǒng)計，該過程也叫數(shù)據(jù)信息的亮溫計算，這也是系統(tǒng)主機中所有遙感影像都不具備畸變能力的主要原因。一般情況下，亮溫計算處理的局限性較強，僅適用于對風(fēng)向惡劣氣象指標(biāo)進行檢測。

衛(wèi)星遙感影像的預(yù)處理模塊可同時處理長度為36 個柵格波段的數(shù)據(jù)信息，且為保證系統(tǒng)預(yù)警行為的有效性，所有已讀取的遙感影像基本信息中都應(yīng)涉及像元經(jīng)緯度、方位角、天頂角等指標(biāo)參量。惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警文件中的所有衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)都是通過儀器定標(biāo)處理直接獲得的，因此全部保持16 位存儲格式，這也為后續(xù)輻射定標(biāo)與亮溫計算指令的實施節(jié)省了大量時間。

設(shè)

p

、

p

代表兩個不同的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)反演系數(shù)，聯(lián)立公式(1)，可將惡劣氣象遙感影像的輻射定標(biāo)表達式定義為：

(2)

式中，

L

為惡劣氣象數(shù)據(jù)的定標(biāo)統(tǒng)計系數(shù)；

s

為惡劣氣象數(shù)據(jù)的實際定標(biāo)處理量。

(3)

在同一幅惡劣氣象遙感影像中，輻射定標(biāo)式、亮溫計算式數(shù)值始終保持較高水平的一致性。

3 衛(wèi)星遙感程序與監(jiān)測預(yù)警模塊的交互

在惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)中，按照多線程同步與通信關(guān)系建立、遙感數(shù)據(jù)云識別的處理流程，實現(xiàn)衛(wèi)星遙感程序與硬件監(jiān)測預(yù)警模塊之間的交互。

3.1 多線程的同步與通信

為保持衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的傳輸敏感性，惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的多線程同步通信關(guān)系構(gòu)建必須同時采用全局變量與靜態(tài)變量，且由于同一進程下總是存在大量可共享的?？臻g結(jié)構(gòu)，所以類成員的定義需要完全參考線程指令的現(xiàn)有寄存位置。規(guī)定

d

、

d

代表兩個不同的監(jiān)測線程同步系數(shù)，在數(shù)據(jù)通信量最小值為

χ

、最大值為

χ

的情況下，聯(lián)立公式(3)，可將

d

、

d

兩個系數(shù)指標(biāo)分別表示為：

(4)

其中:

y

表示預(yù)警線程的傳輸敏感性系數(shù)，

μ

表示全局變量系數(shù)，

I

表示靜態(tài)變量系數(shù)，

c

、

v

分別代表兩個不同的預(yù)警指令傳輸標(biāo)量系數(shù)，

f

代表既定的預(yù)警指令特征值，

u

代表特定的數(shù)據(jù)信息監(jiān)測系數(shù)，

γ

代表特定情況下的遙感數(shù)據(jù)感應(yīng)系數(shù)，

g

代表惡劣氣象遙感影像數(shù)據(jù)的反向傳輸條件。

(5)

多線程同步通信表達式可作為函數(shù)條件對惡劣氣象遙感影像數(shù)據(jù)進行約束，在數(shù)據(jù)信息的傳輸過程中，由于該項表達式條件的存在，系統(tǒng)主機可在較短時間內(nèi)對相關(guān)傳輸指令做出反應(yīng)，從而實現(xiàn)對各級檢測指標(biāo)顯著性表現(xiàn)行為的有效促進。

3.2 遙感數(shù)據(jù)云識別

遙感數(shù)據(jù)云識別能夠剔除惡劣氣象遙感影像數(shù)據(jù)中的干擾項信息。一般來說，識別前的圖像反射率水平較低，且隨著系統(tǒng)監(jiān)測與預(yù)警指令的執(zhí)行，這些干擾性信息極易使氣象圖像的清晰度水平受到影響，并最終使應(yīng)用指令的傳輸位置發(fā)生改變。對于風(fēng)向指標(biāo)而言，遙感影像中景觀對象在紅外波段、可見光波段與其他指標(biāo)數(shù)據(jù)的反射率與輻射亮溫數(shù)值差距相對較大，因此，在實施遙感數(shù)據(jù)的云識別過程中，必須保障衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的傳輸穩(wěn)定性。

在已知多線程同步通信表達式的情況下，規(guī)定

j

、

j

、…、

j

分別代表

n

個不同的惡劣氣象遙感影像數(shù)據(jù)參量值，其中

n

表示數(shù)據(jù)信息的云識別次數(shù)。在上述物理量的支持下，聯(lián)立公式(5)，可將遙感數(shù)據(jù)云識別表達式定義為：

(6)

其中:

α

代表惡劣氣象遙感影像數(shù)據(jù)的最小輻射亮溫數(shù)值，

α

代表最大的輻射亮溫數(shù)值，

z

、

z

、…、

z

分別代表

n

個不同的氣象遙感影像數(shù)據(jù)傳輸反射系數(shù)。

在衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的支持下，惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)可同時處理多幅影像圖片，不但保障了通信進程之間的傳輸同步性，也實現(xiàn)了對各類硬件設(shè)備結(jié)構(gòu)的按需集成。

遙感數(shù)據(jù)云識別技術(shù)的實現(xiàn)流程如圖5所示。

圖5 遙感數(shù)據(jù)云識別技術(shù)流程圖

如圖5所示，首先選取不同的惡劣氣象遙感影像數(shù)據(jù)參量值，將衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)讀取的遙感影像信息輸入遙感數(shù)據(jù)云識別模型，結(jié)合數(shù)據(jù)信息及參量值得出遙感數(shù)據(jù)云識別模型，并通過多線程的同步與通信將數(shù)據(jù)結(jié)果傳輸至惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，實現(xiàn)衛(wèi)星遙感程序與硬件監(jiān)測預(yù)警模塊之間的交互。

4 實例分析

為驗證所設(shè)計基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的有效性，設(shè)計對比實驗。本次實驗選用惡劣氣象實驗對象為風(fēng)向指標(biāo)數(shù)據(jù)。通過本文設(shè)計的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理模塊對各類風(fēng)向指標(biāo)數(shù)據(jù)進行采集、處理與加工。利用數(shù)據(jù)儀表對所采集到的信息參量進行存儲。將所采集到的數(shù)據(jù)信息參量平均分成兩部分，其中實驗組數(shù)據(jù)輸入基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)中，對照組數(shù)據(jù)輸入基于NB-IoT技術(shù)的氣象監(jiān)測系統(tǒng)。

圖6記錄了實驗組、對照組風(fēng)速指標(biāo)的具體數(shù)值變化情況。

圖6 風(fēng)速時序圖

分析圖6可知，實驗組、對照組風(fēng)速時序均保持來回波動的數(shù)值變化趨勢，在整個實驗過程中，實驗組風(fēng)速數(shù)值與實際值十分接近，最大值接近5.0 m/s；而對照組的風(fēng)速數(shù)值與實際值相差較大，最大值僅能達到3.8 m/s。

在此基礎(chǔ)上測試兩種系統(tǒng)的風(fēng)速實時監(jiān)測預(yù)警時效性，對比結(jié)果如圖7所示。

圖7 風(fēng)速實時監(jiān)測預(yù)警對比結(jié)果

分析圖7可知，在6次測試過程中，實驗組對惡劣氣象的預(yù)警耗時平均值為1.6 s，對照組對惡劣氣象的預(yù)警耗時平均值為6.1 s，由此可見所設(shè)計基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警時效性較好，能夠及時發(fā)生惡劣氣象的預(yù)警指令。

綜上可知，隨著基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用，預(yù)測所得的風(fēng)速時序依然能夠保持較高的數(shù)值水平，在此情況下，對大風(fēng)惡劣氣象的預(yù)警較為準(zhǔn)時，不但有助于提升風(fēng)力指標(biāo)的表達顯著性，也能保證系統(tǒng)主機對于預(yù)警指令的及時響應(yīng)。

5 結(jié)束語

本文提出基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，從風(fēng)力指標(biāo)表達顯著性較弱的角度入手，借助插件模塊、顯示預(yù)警模塊等多個硬件設(shè)備結(jié)構(gòu)，在控制多線程同步通信關(guān)系的同時，完成對遙感數(shù)據(jù)的云識別與處理。通過系統(tǒng)多線程的同步通信云端識別遙感數(shù)據(jù)，實現(xiàn)衛(wèi)星遙感程序與惡劣氣象監(jiān)測預(yù)警模塊之間的實時交互。從實用性角度來看，預(yù)測所得的風(fēng)速時序能夠維持較高的數(shù)值水平，Perrson特性數(shù)值、雙側(cè)特性數(shù)值也可以長時間保持高水平的存在狀態(tài)，即提升了風(fēng)力指標(biāo)的表達顯著性，也實現(xiàn)了系統(tǒng)主機對于預(yù)警指令的及時響應(yīng)，具有較強的實際應(yīng)用價值。