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This paper presents the automated pixel-scale neural network classification methods being developed at National Satellite Meteorological Center(NSMC) of China to classify clouds by using NOAA/AVHRR and GMS-5 satellite imageries.By using Terra satellite MODIS imageries,an automated pixel-scale threshold technique has been developed to detect and classify clouds.The study focuses on applications of these cloud classification techniques to the Huaihe River and the Changjiang(Yangtze) River drainage basin.The different types of clouds show more clearly on this cloud classification image than single band image.The results of the cloud classifications are the basis of studying cloud amount,cloud top height and cloud top pressure.Cloud mask method sare widely used in SST,LST,and TPW retrieval schemes.Some case studies about cloud mask and cloud classification in satellite imageries,which are related with the study of Global Energy and Water Cycle Experiment(GEWEX) in the Huaihe River and the Changjiang River drainage basin are illustrated. 相似文献
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介绍一种基于图像熵和自动分割技术的卫星云图阂值分类方法,重点解决普通阈值法中阈值不确定性的问题。采用自动分割方法进行云图的划分,结合图像纹理特征信息,通过统计分析来确定具体的阈值。将该方法应用于2007年7月上旬淮河流域的暴雨过程,并与美国GOES卫星分层阈值进行类比,分析了两种阈值与地面实况降水间的关系。结果表明,该方法能够在卫星估算降水过程中增强对不同类型降水的识别能力,是一种有效的卫星云图分类方法。 相似文献
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利用MODIS云光学厚度、云粒子有效半径、云顶高度、云相态等产品,以及表征6种云类的云光学厚度、云粒子有效半径、云顶高度、云相态的特征值,采用最小距离分类法和多阈值判识法相结合,对卫星观测像元的云进行分类,包括层云、层积云、积云、积雨云、雨层云、高积云/高层云、卷云以及卷云伴随高积云或高层云的多层云、卷云伴随层云或层积云的多层云、高积云或高层云伴随层积云或层云的多层云10类。2008年、2013年卫星分类结果与地面站云类观测对比,达到60%的一致性;将相同时间的地面小时降水量与分类结果叠加显示,出现降水处多为雨层云或积雨云。 相似文献
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江淮地区对流云人工增雨技术研究基地的可行性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1989～1999年5～9月资料,从地理环境条件、天气背景及降水资源条件、研究基地开展对流云人工增雨可能性,对江淮地区建立对流云人工增雨技术研究基地进行了分析.分析表明该地区实验期有足够的对流云可供开展人工增雨研究,适合在该地区建立对流云人工增雨技术研究基地. 相似文献
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多光谱卫星图象中蕴涵着丰富的气象信息，在天气监测和预报工作中发挥了重要作用。为使多光谱气象卫星图象更好的为气象工作服务，我们初步开发了多光谱卫星图象综合处理系统(MSISPS)。本文详细地论述了多光谱卫星图象综合处理系统的可视化设计原理、思想和方法以及此系统实现的主要功能。还介绍了位图显示、动画处理、创建新窗口和状态栏利用等关键技术在MSISPS中的应用。与现在的相关的软件相比，MSISPS实现了多光谱卫星图象的云分类分析、降水场分析和湿度场分析的可视化和交互式操作，使气象卫星图象处理的新技术和新方法得到了简便、高效、快捷的应用。 相似文献
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青藏高原（下称高原）对东亚大气环流、气候变化及下游灾害性天气形成、发展有重要影响,研究青藏高原云微物理特征有重要意义。但因高原台站稀少,对云微物理研究不充分。NPP（National Polar-orbiting Partnership）卫星ⅦRS（Visible Infrared Imaging Radiometer Suite）传感器包含17个中分辨率通道（750 m）和5个高分辨通道（375 m）,具有反演初生小块对流云的优势,能够利用NPP/ⅦRS反演对流云的微物理特征。利用NPP/ⅦRS卫星格点对流云云物理自动反演（Automatic Mapping of Convective Clouds,AMCC）软件对高原地区2013-2017年夏季（6-8月）过境的ⅦRS资料进行了反演,得到了高原对流云的宏、微观物理特征,并计算了这些物理量在0.33°×0.33°格点上的平均值。分析得出如下结论:（1）反演云底温度（Tb）与那曲探空计算抬升凝结温度（TLCL）线性相关,相关系数为0.87,均方根误差为3.0℃。（2）高原对流云宏、微观物理特征为:一是云底冷（Tb为-5℃）,云底离地高度为1800-2200 m,云内含水量低;二是云底云凝结核数浓度（NCCN）为200-400个/mg,最大过饱和度（Smax）为0.7%,NCCN少,Smax大,云滴凝结增长速率更快;三是降水启动厚度（D14）小,为1500-2000 m,雅鲁藏布江流域及藏南地区D14约500-1000 m,更加容易形成降水;四是云顶海拔高度为10-13 km,云厚度从南部5000 m逐渐减小到北部2500 m,云厚有限;五是晶化温度高,从中部、南部-30℃到北部-25℃,加之高原Tb < 0℃,使得云内降水粒子以冰相为主。（3）高原对流云的这些微物理特征决定了其降水具有多发、短时、量小、滴大的特点。这些结论进一步深化了对高原夏季对流云的科学认识。 相似文献
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为了对全天空红外测云系统获得的红外图像进行云类自动识别, 提出了基于模糊纹理光谱结合云物理属性的全天空云类识别方法。首先根据不同滤波窗口的模糊纹理光谱图像特征, 确定了滤波窗口大小, 然后通过分析不同天空类型下的FUTS谱 (fuzzy uncertainty texture spectrum) 以及同一种天空类型下的FUTS谱, 考察了FUTS进行云类识别的适用性, 最后利用最小距离分类法和云基本物理属性对全天空红外图像进行了分类测试。在200个测试样本中, 层状云、积云、高积云、卷云和晴空的识别率分别为100%, 100%, 90%, 100%, 100%, 平均识别率达到98%。基于模糊纹理光谱的云分类算法对单一云空具有很好的分类效果, 可进一步应用于全天空红外图像的云分类识别。 相似文献
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A. A. Kostornaya E. I. Saprykin M. G. Zakhvatov Yu. V. Tokareva 《Russian Meteorology and Hydrology》2017,42(12):753-758
The main results of the development and testing of the cloud detection method are presented. The main purpose of the method is the identification and classification of clouds in satellite images with the subsequent retrieval of quantitative characteristics. The method provides digital datasets in the form of maps of cloud classes, cloud top height, and cloud top temperature. The consecutive stages of cloud detection are considered, and the conditions and basic results of the method testing are presented. 相似文献
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A cloud clustering and classification algorithm is developed for a ground-based Ka-band radar system in the vertically pointing mode. Cloud profiles are grouped based on the combination of a time–height clustering method and the k-means clustering method. The cloud classification algorithm, developed using a fuzzy logic method, uses nine physical parameters to classify clouds into nine types: cirrostratus, cirrocumulus, altocumulus, altostratus, stratus, stratocumulus, nimbostratus,cumulus or cumulonimbus. The performance of the clustering and classification algorithm is presented by comparison with all-sky images taken from January to June 2014. Overall, 92% of the cloud profiles are clustered successfully and the agreement in classification between the radar system and the all-sky imager is 87%. The distribution of cloud types in Beijing from January 2014 to December 2017 is studied based on the clustering and classification algorithm. The statistics show that cirrostratus clouds have the highest occurrence frequency(24%) among the nine cloud types. High-level clouds have the maximum occurrence frequency and low-level clouds the minimum occurrence frequency. 相似文献
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A complex method for analysis of measurement data of the AVHRR radiometer of the NOAA satellite is presented, which allows detecting clouds, classifying their types, detecting precipitation zones, and estimating cloud and precipitation parameters in the daytime the year round in the midlatitudes. Tuning and testing of the method (threshold algorithms of classification) are carried out on the synchronous satellite and surface meteorological and radar data archive for central European Russia in 1998–2006. As a result of validation, characteristics are presented of reliability of satellite estimates of cloud amount, top height, maximum liquid water content in the cloud layer, and precipitation rate. 相似文献
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利用局部二值模式（Local Binary Patterns,LBP）,结合局部云图的方差信息（VAR）,对全天空红外测云系统获得的红外云图进行了分类研究。首先建立了器测云状分类与传统分类的对应关系,其次分析了层状云、积状云、波状云、卷云和晴空5种类型天空的LBP谱和VAR特征,最后对274个样本进行了分类识别,并与人工观测结果比较,结果表明,层状云、积状云、波状云、卷云和晴空的识别正确率分别为100．0％、84．2％、70．3％、64．7％、99．0％,平均正确率达到87．2％。 相似文献
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本文利用FY-4A卫星反演的云降水微物理特征参数,分析了2018年10月8日的一次飞机增雨前层状云的微物理结构和特征参数变化,得到四川盆地秋季层状云增雨潜力区的分布,结果表明:①此次作业过程,四川盆地大部分地区覆盖中低云,局部有高云,中低云含有丰富的过冷水,云底粒子较小10～15μm,主要通过凝结过程增长;②此次作业过程,云系随时间的演变特征为从中午到傍晚,云层加厚,云顶升高,粒子有效半径增长,有大片过冷水区,但是缺乏大滴和冰晶,降水不充分;③在无高云配置下,中低云区产生的地面降水较小,而有高低云共同配置和粒子有效半径较大的地区,降水更为充沛;④利用统计检验中的区域对比分析、双比分析和区域历史回归分析方法对本次飞机增雨进行分析后表明,对具有丰富过冷水区的中低云进行人工引晶后,绝对增雨量分别为1.81mm (对比分析)、1.26mm (双比分析)、1.69mm (区域历史回归分析)。利用FY-4A卫星反演方法能够提供云和降水高时空分辨率的物理特征参数演变,丰富了云和降水宏微观物理信息,为人工增雨判别增雨潜力区和准确把握增雨时机提供了一种新的方法。 相似文献
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利用MODIS云检测产品客观确定AIRS云检测 总被引：1，自引：1，他引：0
云检测是用卫星资料研究云对气候系统作用至关重要的第一步,采用Nagle的基于扫描几何特性的共同空间匹配算法,用MODIS云检测产品客观确定了AIRS云检测,是将高空间分辨率成像仪产品与高光谱分辨率传感器观测资料结合使用的一次实际应用。合成使用高空间分辨率成像仪与高光谱分辨率传感器观测资料的关键步骤在于:①有效而精确的时间和空间上的匹配;②传感器像素内图像仪云检测产品的断定。不仅是云检测,利用AIRS视场内空间匹配的MODIS云产品,还可以判断AIRS的云相态、有效云量及云光学厚度等。 相似文献
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利用2013～2016年的Aqua MODIS卫星和CloudSat卫星的二级产品资料,对发生在京津冀地区夏季的降水冰云和非降水冰云进行了统计。基于此,对比分析了两类冰云的云类型,研究了二者在云特征参数、云层数及垂直结构上的差异,并且探究了二者在不同通道下云特征参数的相对大小。结果表明:1）京津冀地区的降水冰云以深对流云和雨层云为主,分别占48.63%和34.65%,而非降水冰云以高层云和卷云为主,分别占55.62%和31.58%。2）降水冰云和非降水冰云的平均云顶温度、云顶高度、光学厚度、积分云水总量、有效粒子半径分别为230.99 K、10.90 km、53.26、937.98 g/m2、31.45
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暴雨过程的卫星云图纹理特征研究 总被引：8，自引：1，他引：8
针对卫星云图上云团所具有的半流体特性，应用纹理特征分析法对其进行定量研究。首先用灰度共生矩阵统计法提取100个样本云团的纹理特征参数，然后应用Mahalanobis距离作相似性测度进行聚类分析，提取出4类云以及无云区的具有旋转不变性的纹理特征参数。在此基础上分析了2003年7月4—5日江淮流域发生特大暴雨地区云团的纹理特征参数的变化规律与降水过程之间的对应关系。从实际的降水资料和纹理特征参数变化的回归分析结果来看，纹理特征参数的变化规律与降水量之间有较好的对应关系。这些结果不仅对中短期天气过程的诊断分析而且对数值预报都具有一定的实用意义。 相似文献
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针对2002年6月23—27日发生于江淮地区的一次中尺度强暴雨过程，利用FY-1D，EOS和NOAA卫星的可见光、红外、微波通道遥感观测、反演资料，从相态、光学厚度、垂直结构等各方面分析云特征，并将分析结果与同时段地面雨量观测进行对比分析，发现云光学厚度大且云顶粒子为大粒子、冰相态是此次降雨过程中云团的主要云特征，地面雨量的大小与云光学厚度密切相关，两者间基本呈正相关关系；稳定少变的大光学厚度云或云光学厚度显著增大均可带来强的地面降水。微波资料可以很好地体现降雨云团的垂直结构。分析结果显示，卫星遥感对揭示中尺度强暴雨云团的云特征，具有很好的指示作用。 相似文献