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论文研究-针对FY2E影像的白天雾检测研究.pdf 评分:

传统基于遥感的雾检测方法,主要利用极轨卫星遥感影像(如MODIS、AVHRR)建立雾检测模型,尽管极轨卫星影像的光谱信息丰富,但是其过境时间一般比较迟,MODIS为当地时间11点左右,AVHRR为当地时间14时左右,而且单颗极轨卫星的时间分辨率为一天左右,无法很好地满足雾检测的实际需要。针对静止卫星的雾检测研究还比较少,其主要思想是利用光谱差异进行雾检测。选择FY2E影像并结合面向对象思想开展白天雾检测研究,利用Streamer辐射传输模型针对云、雾、雪、地表对FY2E影像的5个波段进行模拟,构建雪检测指数(SDI)、雾检测指数(FDI)等6个雾检测特征参数;选择特征波段,利用Mean Shi
6 2012,48(8) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 可以很好地描述纹理,从而区分云和雾。 示第1波段亮温差,SD(B1)表示对象在第1波段的标准差 (5)因为雾在FY2E第4波段的反射辐射大于中、高云,所B1-B74表示第1波段和第4波段的亮温差值,Men表示求 以雾在第1波段和第4波段的亮温差小丁中高云,可以利用该平均值。 参数进一步去除中高云类 (6)雾检测指数(FD):根据第2章的模拟结果在第波段,4实验和分析 高云、中云低云和雾的反射率逐渐降低而在第4波段,反射率41数据预处理 逐渐增大,高云在0.02左右,中云在0.07左右,低云在0.左右 数据预处理包括FY2E数据的预处理和实测站点数据的 雾在02左右,本文构建雾检测指数(FDD,FDI=R4(R5-R4)。 根据实测数据观测雪的第4波段反射率远小于雾,而第1)预处理。Y2E的预处理包括定标、投影和配淮,并利用原始 数据中的太阳高度角、第1波段亮温、第4波段亮温计算第4波 段反射率与雾相近,可利用R4来去除雪。在计算4波段反射 段反射率(R4),计算方法见32节。实测站点数据预处理包括 率的时侯要去除目标物自身辐射部分,目标物自身的发射辐 射可以近似为 大雾站点的筛选以及数据格式的转换。根据地面天气报告电 Emitted radiation=anB4(TB)=(-AB)B4(B)(1)码表,选择“现在天气”编号为41、42、43、44、45、46、4748、49 并且¨能见度”小于等于1的站点为检测有雾的站点,选择“现 其中,34是4波段发射率,A34是4波段反射的太阳辐射反照 在天气”编号为10、11、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49并且 率,B4(7)表示利用普朗克函数使用1波段的亮度温度计算 能见度”大于1小于10为检测有轻雾的站点,剩余的站点 4波段的辐射能量。反射部分的辐射能量近似为: 其中,m表示立体角,值为68×10°s,7m表示(2)(“能见度”和“现在天气"不为999然后将站点数据转换成 Reflected Radiation=T 4B4BB4(Tsun)sun coss 点类型的 Shapefile数据,便于与遥感检测结果叠置观察和精 1在4度评定。预处理具体流程见图2 波段的温度,值为5888K,《为太阳天顶角。卫星接收到的第 4波段辐亮度为地表的反射辐射和发射辐射之和,公式为 数据预处理 B4=T(Tsun)22sun COs s+(1-AB4)BB4(TBI Dp4格式FY2E原始数据∠文本格式地面站点数据 根据式(3)可以得到: 定标并计算R4 BR(TRA)-BR(TRD 天气编码筛选‖能见度筛选 I BE4(Tsun)22 Sun COS(TB) 抆影 3.3白天雾检测模型 雾、轻雾、非雾站点 根据3.2节选择的特征参数,构建基于FY2E数据的白天 配准 /数据格式转换 雾检测模型,见图1,其中R5表示第5波段反射率,Di表 GsTf格式FYE数据点类型Sp实测数 FY2E数据 图2数据预处理流程图 N R5>T1 地表 42结果与分析 云、雾、雪目标/ 本文选择的FY2E数据,经预处理后见图3,时间为2010 年2月19日10时整(UTC+8),对应的地面观测站点数据时间 SDI< →雪和部分云目标 为2010年2月19日10时整(UTC+8)。 云、雾目标/ 针对图3的FY2E案例数据,利用提出的雾检测模型进行 处理的过程及结果见图4-图6。其中图4是利用SDⅠ去雪和 Mcan shift影像分割 云、雾对象 中、高云对象 云、雾对象 N MeanBT4 -BTi<T4 中、高云对象 Yes 图3预处理后FY2E影像 图4去雪后的云雾目标图 /云雾对象/ (5、2、1波段假彩色合成图) SBT1)<75二 低云对象 云、雾对象 nFD>762低云对象 雾对象 图1基于FY2E数据的白天雾检测模型图 图5堪于云雾目标的分割结果图 图6雾检测结果图 李维,刘良明,杜娟:针对FY2E影像的白天雾检测研究 2012,48(8) 部分云后的云、雾目标,图5是利用 Mean shift法对去雪后云南、以及四川的部分对象被去除,对应区域的实测站点也检 云雾目标进行分割的对象分布结果,图6是最终的遥感雾检测测没有雾,而实测站点检测有雾的对象很少被去除。 结果,并叠加了实测站点监测结果,其中红色点表示大雾站 点,黄色点表示轻雾站点,绿色点表示没有雾站点。 5结束语 地面观测站点数据来自于中国气象科学数据共亨服务网 由于大雾的形成规律以及对影像时间分辨率的要求,利 的全球地面天气资料定时值数据,因为大量站点能见度和现用极轨卫星进行雾检测不能很好地满足业务化需求。本文基 在天气的值为空,并且毎个观测时间点情况都不一样,所以并于FY2E静止卫星数据,构建6个雾检测特征参数,其中雪检测 不是所有站点都能用来对检测结果进行精度评定。案例中实指数(SDn)很好地去除了影像中的雪覆盖区域,雾检测指数 测数据与遥感检测数据的时间致,能够很好地对遥感检测(FDD较好地分离了中低云和雾,并在此基础上建立基于面向 结果进行精度袢定。案例中遥感检测结果有雾和地面观测资对象思想的白天雾检测模型。实验结果表明,基于模型的雾 料一致的站点有33个,遥感检测结果中有雾而地面观测资料检测取得了很好的效果。中国区域发生的大雾以辐射雾为 中没有雾的站点有3个,遥感检测结果中没有雾而地面观测资主,而辐射雾有很明显的生消规律,所以未来可以考虑利用时 料中有雾的站点有9个,遥感检测结果中没有雾和地面观测资序静止卫星影像来区分云和雾,进一步提高雾检测精度。 料一致的站点有88个。遥感雾检测结果精度评定见表1。精 度评定表中的PO和AR由 Bendix提出,具体见式(5)和试式(6),参考文献 公式中y表示检测结果中有雾而地面观测资料中却没有的1吴晓京FY2C静止卫星资料大雾判识方法研究(]中国气象学会 站点与全部站点的比例;my表示检测结果中没有雾的站点而 2007年年会,广州,2007 在地面观测资料中却有的站点与全部站点的比例;y表示检[2] Cermak J, Bendix J Dynamical nighttime fog/low stratus detection 测结果有雾和地面观测资料一致的站点与所有站点的比例。 based on meteosat SEVIRI data: a feasibility study]. Pure and Applied Geophysics, 2007, 164(6/7): 1179-1192 Probability of Detection(PoD) yy+ny 3」文雄飞陆地辐射雾遥感动态检测方法研究D」.武汉:武汉大学 2010. False Alarm ratiO(FaR) (6) [4 Kneizys F X, Shettle E P, Abreu l w, et al. Users guide to 表1精度评定表 LOWTRAN7[M. Massachusetts, USA: Air Force Geophysics Lab 精度类型 数值 atory. 1988 总体精度/0%) 90.840 5 Matthew M w, Adler-Golden S M, Berk S M,et al. Status of at- kappa系数 0.819 mosphcric correction using a MODTRAN4-bascd algorithm[C]// POD/(%) 77.500 SPIE Proceeding, Algorithms for Multispectral, Hyperspectral FAR!(%) 820 ind Ultraspectral Imagery VI, 2000 实验的雾检测总体精度较高,达到90.84%, kappa系数为 6 Key J R, Schweiger A j. Tools for atmospheric radiative transfer: 0.819,检测率(POD)和漏检率(FAR)分别为77.50%和 Streamer and Fluxnet[j].cOmputers & geOsciences 1998, 24(5) 8.82%。实验过程分析:(1)第一步去除地表过程很好地将云 443-451 雾、雪目标提取。(2)第二步去雪和部分云过程很好地将西部7 Comaniciu d, Meer p mean shift: a robust approach toward feature 雪山覆盖、东北雪覆盖和部分云去除,东北区域存在大量实测 space analysis[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Ma 站点,而且实测资料显示这些站点的过去天气编码为降雪,四 2002,24(5):603-619 川西部的实测站点的过去天气编码也显示为降雪。以及西部81 Kidder S Q.EsKE, Vonder-Haar T H New GOES imager system 雪山的去除,说明利用SDI去除雪覆盖区域有比较好的效果。 products suitable for use on field-deployable systems[C]/Bat tlespace Atmospheric and Cloud Impacts on Military Opera (3)第三步分割结果见图5,很少出现一个对象中既有雾站点 tions Conference. 1 998: 452-459 也有非雾站点,在分割的时候进行了零碎对象去除,因为雾的 [9 Bendix J, Cermak J, Thies B New perspectives in remote sensing 分布一般范围较大,而且零碎区域可能是前面两步没有去除 of fog and low stratus -/AQUA-MODIs and msglc/ 完全的剩余像素。(4)第四步依次利用Mean(B74-BTI) Proceedings of the 3rd International Conference on Fog, Fog SD(BT1)、Mean(DD对分割对象进行判断,东南沿海、海南、 Collection and Dew, Cape Town, South Africa, 2004

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