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为增强地基可见光全天空云图中云与天空的特征和区别,提高云检测率,基于图像复原和图像增强技术提出一种改善云图质量的方法。该方法采用暗通道去雾算法进行图像复原;采用亮度直方图均衡增强图像纹理细节;综合两种方法,先图像复原,再图像增强。按低能见度薄云、低能见度厚云、高能见度薄云、高能见度厚云4种情况分别进行讨论,结果表明:除高能见度薄云采用单一的图像复原使云检测效果降低外,图像复原和图像增强都能使云检测和云量识别准确率提高;综合二者,云检测和云量识别准确率进一步提高;该方法对薄云和低能见度云图的改善最为显著。 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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红外测温传感器在旋转平台控制下定时对全天空进行扫描,拼接全天空红外辐射亮温图像。利用天空中的云点与非云点在红外波段中表现出的不同特性,考虑不同仰角方向天空中云点与非云点的温度差异,结合地面环境参数,实时拟合天顶到水平区间内晴空时刻的温度阈值函数,利用阈值分割方式得出全天空云分布及云量信息。该方法可以有效减少地面环境参数及太阳光照对云图的影响,能够全天实时运行。将利用该方法获取的数据分别与人工观测数据及典型天气条件下可见光测云结果进行对比,结果表明该系统在云量观测方面具有一定的先进性和准确性。 相似文献
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晴空与有云大气辐射分布的数值模拟及其对全天空图像云识别的应用 总被引：5，自引：0，他引：5
全天空图像自动云识别的研究相对来说是一项较新的研究领域。当前国际上较为通用的全天空图像云识别方法主要依靠图像蓝红灰度值对比的阈值方法进行判断。然而非洁净大气中气溶胶的增多给云识别增加了难度,同时太阳高度角不同天空色度分布情况也不同。文中利用Libradtran辐射传输模式,计算了不同能见度不同太阳高度角情况下3个典型波长(450,550,650nm;蓝/绿/红)无云及有云大气的天空辐亮度分布情况,并进行了比较分析。结果表明,相同太阳高度角情况下,无云及有云大气中蓝红比值随能见度的下降呈单调下降趋势。在特定的云光学厚度和能见度情况下,天空色度彼此呈现出类似的分布状况。全天空图像阈值判断云识别自适应算法的建立需要与太阳高度角、地面能见度联系起来。当前尚无法建立一个判断阈值随太阳高度角以及能见度变化的函数关系式。较为可行的办法是建立典型能见度、典型太阳高度角情况下的辐射信息库,在具体云识别时,首先确定太阳高度角,而后根据天空辐射比情况确定天空能见度,并利用辐射信息标准库做云或非云判别。该工作为全天空云识别算法提供判别依据,同时建立云识别随能见度和太阳高度角变化的判别信息库。 相似文献
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针对地基测云系统中云在可见光波段与红外波段中表现出的不同特性,用双站数字式云高仪所测云高进行标校,结合地面实时观测天顶红外辐射亮温及地面环境参数,分析地面到云层底大气对红外辐射亮温的影响,从中发现利用天空红外辐射亮温来遥感云底高度的可行性,研发地基双波段测云系统。该系统以对流层大气的垂直温度递减率为理论基础,建立云层底到地面的温度递减梯度参数K,根据递减梯度参数反演天顶方向的云高。该算法不依赖于探空数据,通过实时定标形式得出符合仪器所在地的云底高反演公式。通过与维萨拉激光云高仪CL31进行数据对比分析得出,地基双波段测云系统反演结果具有较高的准确性。 相似文献
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云检测是卫星遥感影像应用中的重要环节。为了获取FY-3中分辨率光谱成像仪(Medium Resolution Spectral Imager,MERSI)传感器精确的云掩膜数据,在分析云与植被、水体、裸露地表等地物在不同波段光谱差异的基础上,结合FY-3/MERSI数据的通道特性,构建基于多光谱和综合阈值的云检测算法。采用热红外通道亮温(CH_5)检测出高云,使用云检测指数(Normalized Cloud Detection Index,I_(NCD))和可见光波段反射率(CH_3)检测中低云。利用江西地区的FY-3/MERSI数据进行应用,将检测结果与其他算法、人机交互解译结果进行了对比分析。结果表明,该算法对FY-3/MERSI影像上的云区具有较好的检测效果,同时利用地面气象观测资料进行验证,检测精度均高于88%,能够满足当前云检测精度需求。 相似文献
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在全天空红外-可见光云像观测反演方法基础上,针对已往阈值法判断高云的局限性,提出改进的算法。对可见光图像可利用以太阳-天顶为连线的主平面两边相元特性的对称性来判断云的存在,对红外成像仪可利用同一仰角扫描时所得不同方位角亮温分布的非均匀性来判断云的存在。以北京2011年1 3月观测资料为基础,选择原阈值法未能判别出来的案例进行再处理,全天空可见光成像观测仪高云判别能力最高可达73.9%,全天空扫描式红外成像仪可达70.1%。该工作为天空的高云识别提供新的复合算法。 相似文献
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利用气象业务中使用的L波段探空数据和毫米波云雷达观测资料,分析探空相对湿度在入云和出云时的变化规律,提出一种基于探空相对湿度阈值与梯度相结合的云区边界识别改进算法,并利用云雷达观测数据对算法识别结果进行验证.利用北京市南郊观象台2019年1—6月层状云样本验证分析,结果表明:改进算法相比相对湿度阈值法,对云区边界识别更... 相似文献
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利用全天空可见光图像反演天空辐亮度 总被引：1，自引：0，他引：1
由中国科学院大气物理研究所LAGEO实验室研制和开发的地基全天空成像仪,可实现地基全天空自动化观测,文中首先对全天空成像仪仪器及性能进行介绍.辐亮度是气象科学研究中基础而重要的气象要素,而全天空成像仪记录的是可见光红、绿、蓝三波段辐射信息的灰度值图像,因而无法直接应用到气象研究中.为能够从灰度值图像中获取天空辐亮度信息,文中详细介绍了与亮度反演密切相关的几个重要标定实验,包括儿何标定、光学标定,以标定参数为基础并结合全天空仪器成像原理提出了一个由可见光灰度图像反演相对天空辐亮度分布的算式算法.文中还利用大气物理研究所香河观测站(39.75°N,116.96°E)同时观测的全天空成像仪以及CIMEL光度计所观测的天空辐亮度数据(440 nm波长),对该反演算式进行检验和比对,结果表明,所提出的算法进行天空辐亮度分布反演可行,该算法将灰度图像与天空辐亮度建立了联系,有利于观测图像数据与数值模式模拟工作的相互对比和验证,有利于观测图像数据在模式研究中的应用. 相似文献
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云检测是卫星资料同化的重要前处理步骤,无论是晴空资料同化还是有云资料同化,都需要准确地区分有云和晴空资料。由于陆地地表发射率的多变性和微波能穿透部分云类的特点,微波湿度计资料在陆地上空的云检测研究一直是难点。利用快速辐射传输模式（CRTM）分析了不同云类条件下FY-3C微波湿度计（MWHS-Ⅱ）各通道亮温的通道间变率特征,根据MWHS-Ⅱ亮温通道间变率随云高以及云中液态水含量的增大而减小的特点,提出了一个基于亮温通道变率的MWHS-Ⅱ陆地资料云检测方法。与已有的云产品比较结果表明:新的云检测算法能有效地剔除大部分受云影响的资料,剔除后的晴空资料观测和模拟偏差更好地符合高斯分布。新方法对过冷水云、冰云、重叠云的检测能力较强,正确检测率可以达到80%,对卷云以及高度较低的水云的检测能力相对较弱。新方法能有效利用MWHS-Ⅱ观测资料自身完成云检测,在MWHS-Ⅱ资料同化中有很好的应用前景。 相似文献
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半透明云风矢量高度指定是卫星风矢量算法的重要部分,需要来自半透明云体的辐射和云下背景辐射两个变量。云下背景辐射发生在云层下面,未被卫星直接观测到,为了在半透明云风矢量高度指定算法中更精确地获得云下背景辐射,使用风矢量附近无云区的红外/水汽散点图,估计云下背景辐射。分析表明:在追踪区域里存在无云区的情况下,追踪区的最高红外亮温可代表红外通道的背景辐射;而水汽通道的背景辐射,却在红外亮温高值区段内水汽亮温相对较低区段。追踪区内找不到无云区时应扩大搜索范围,找到无云区后可估计云下背景辐射。在半透明云风矢量高度指定算法中使用云下背景辐射估计的改进算法前后,计算FY-2气象卫星进行风矢量,并将结果与欧洲中期天气预报中心（ECMWF）分析场进行对比表明,在半透明风矢量高度指定算法中使用云下背景辐射估计,FY-2气象卫星风矢量误差明显降低。 相似文献
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H. F. Assunção J. F. Escobedo A. P. Oliveira 《Theoretical and Applied Climatology》2007,90(3-4):235-248
Summary This work describes a new algorithm to characterize sky condition in intervals of 5 min using four categories of sun exposition:
apparent sun with cloud reflection effects; apparent sun without cloud effects; sun partially concealed by clouds; and sun
totally concealed by clouds. The algorithm can also be applied to estimate hourly and daily sky condition in terms of the
traditional three categories: clear, partially cloudy and cloudy day. It identifies sky conditions within a confidence interval
of 95% by minimizing local climate and measurement effects. This is accomplished by using a logistic cumulative probability
function to characterize clear sky and Weibull cumulative probability function to represent cloudy sky. Both probability functions
are derived from frequency distributions of clearness index, based on 5 minutes-averaged values of global solar irradiance
observed at the surface during a period of 6 years in Botucatu, Southeastern of Brazil. The relative sunshine estimated from
the new algorithm is statistically comparable to the one derived from Campbell-Stocks sunshine recorder for both daily and
monthly values. The new method indicates that the highest frequency of clear sky days occurs in Botucatu during winter (66%)
and the lowest during the summer (38%). Partially cloudy condition is the dominant feature during all months of the year. 相似文献
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用多谱阈值法进行GMS-5卫星云图云型分类的研究 总被引：8，自引：0，他引：8
介绍了利用GMS-5卫星云图资料获得晴空、半透明云或碎云和高、中、低云的方法。基于最优回归统计法得出多谱阈值与等压面温度的统计关系，利用MM5中尺度数值预报模式的预报结果计算动态变化的多谱阈值，使云判别阈值能适应不同的天气。实际资料试验表明：多谱阈值法是一种可行的云判别和支分类的方法。该方法能较准确地区分云与晴空、判别出高云和低云，对半透明云或碎云及中云也有一定的判别能力。该方法基本能应用于实时云分类 业务。 相似文献