岳政名 楊金波 任燕 章晗

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

0 引言

我國黃、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、臺風(fēng)、強(qiáng)對流、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，本文主要討論對低云大霧的識別方法設(shè)計(jì)。

1 數(shù)據(jù)來源

分析數(shù)據(jù)主要來源于 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)。通過對以上數(shù)據(jù)的分析處理，對低云大霧的識別方法進(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自地面、云霧層對太陽輻射的反射輻射，而地面、云霧層自身的輻射和大氣對太陽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。因太陽輻照度可以認(rèn)為是常數(shù)，所以衛(wèi)星觀測到的輻射與物體反照率和太陽天頂角有關(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，長波紅外為 10.5－12μm。 另外還有一個(gè)水汽通道，波長為 5.7－7.3μm。 在長波紅外區(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來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)射的長波紅外輻射，太陽輻射可以完全忽略。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，對云霧分離作用不大。

由于3.55－3.93μm大氣窗通道位于太陽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輻射，使得在白天的中紅外云圖上物象間色調(diào)的相對變化顯得十分復(fù)雜，是圖像識別的一大技術(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波紅外通道的小，利用兩者的差異有助于識別低層云霧。

雖然可見光波段對云霧粒子的大小無分辨能力，不能僅僅使用光譜方法進(jìn)行云霧分離，但利用可見光信息可實(shí)現(xiàn)下墊面背景與云霧的自動分離，即自動剔除云霧的背景信息。對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：太陽高度角越高，對云霧、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)挠绊懀瑒t其反射率.會有所提高。另外，天氣氣候狀況對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)上述可見光波段的光譜特性，發(fā)現(xiàn)了可見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出中、高云和低云大霧。熱紅外波段對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。此方法適用于夜間，此時(shí)3.7μm窗區(qū)沒有太陽輻射貢獻(xiàn)，其輻射僅來源于地球的長波輻射。

與白天相比較，夜間云霧的遙感識別困難顯得更大一些。在夜間無法得到可見光圖像，而僅有紅外圖像。由于低層云霧在長波紅外通道（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識別夜間的低層云霧。

3.3 采用多通道組合方法進(jìn)行低云大霧識別與分類

對于多通道數(shù)字氣象衛(wèi)星云圖低云和大霧識別與分類將采用統(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)置對分類具有一定敏感性。而統(tǒng)計(jì)方法對任意時(shí)刻的圖像分類則相對較穩(wěn)定性。針對這一情況，在系統(tǒng)計(jì)算方案的設(shè)計(jì)中，對同一時(shí)刻的可見光和紅外衛(wèi)星資料，采用動態(tài)聚類方法對樣本資料進(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。

在天空沒有中、高層云的情況下，僅用可見光圖像試圖區(qū)別霧與低層云并不容易。這是因?yàn)樵诳梢姽鈭D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。通過多通道組合則可有效地提高云霧識別與分類能力。

據(jù)此，運(yùn)用多通道合成技術(shù)，把可見光和長波紅外通道組合起來，將可見光通道分別用紅色和綠色顯示，將長波紅外通道用藍(lán)色顯示，并進(jìn)行偽彩色處理，即可識別白天的低層云霧，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，對應(yīng)的分形維數(shù)較大；霧的紋理較細(xì)，對應(yīng)的分形維數(shù)較小，因此可利用分形維數(shù)進(jìn)行云霧識別。

4 總結(jié)

在云參數(shù)的反演上，針對極軌氣象衛(wèi)星資料和靜止氣象衛(wèi)星資料的方法，國內(nèi)外都已有了較長時(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。我們在總結(jié)現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上，經(jīng)過長期的研究和試驗(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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