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全天空数字相机观测云量的初步研究 总被引：15，自引：1，他引：14
采用带有鱼眼镜头的数字相机拍摄全天空图像,对图像进行处理并分析,实现根据图像获取云量的目的。介绍了工作的基本原理和方法并给出初步实验结果。结果表明,用目前分析图像所获取的算法计算云量（与观测员记录相比）,平均误差在15％以内,结果的准确度受地面能见度影响较大,对能见度达15km以上的图像分析效果最好。 相似文献
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针对闪电光学观测资料定量分析的需求,采用张正友平面标定法结合便携式平面靶标,实现了闪电外场试验中光学观测设备的现场标定,为消除光学系统成像畸变对闪电通道特征分析的影响提供了一种便捷的途径。使用此方法对广州高建筑物雷电观测站(TOLOG)的6套闪电光学观测设备进行了标定,结果表明:光学观测设备搭载同类型镜头时,焦距越短图像的畸变越明显; 图像中视线与光轴的夹角越大,径向畸变的影响越明显,采用鱼眼镜头获得的闪电通道图像在靠近边缘的位置畸变的影响会超过25%;通过对配备焦距为8 mm鱼眼镜头的单反相机以及配备焦距为8 mm广角镜头的高速摄像机同时获取的闪电光学同步资料进行畸变校正后,发现获取的图像畸变校正前后闪电通道总体长度差异分别为12.9%和4.5%;经过畸变校正后不同设备获取的闪电通道图像比原图拥有更好的一致性。 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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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
5.
采用60m基线的双站可见光成像仪和扫描式红外成像仪构建地基双波段全天空测云系统,双站可见光成像仪根据双站测距原理准确地获取云底高,通过全方位立体扫描获取全天空可见光云图,扫描式红外成像仪基于大气辐射传输原理测量云底亮温,反演云底高度,通过全方位立体扫描获取全天空红外云图。结合双站可见光成像仪测得云底高,对大气温度垂直递减率进行实时订正,提高扫描式红外成像仪反演云底高精度,达到双波段云底高数据融合目的;基于小波变换多分辨率分析的图像融合技术,对全天空可见光和红外云图进行图像融合,提高能见度低、以及雾、霾等天气条件下云量计算准确度;最终实现昼夜云高、云量同时观测。 相似文献
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为提高新疆戈壁地区云的自动化观测水平,基于全天空红外成像仪(WSIRCMS)获取的红外辐射图像,利用辐射传输模式SBDART分析了仪器测量波段对有云无云状况的敏感性并构建了拟合方程,同时利用典型季节的晴空辐射样本拟合了晴空曲线并统计形成了晴空阈值,最后利用统计晴空阈值对全天空红外辐射图像进行云像素识别和总云量计算。将不同季节总云量计算结果同人工观测结果对比验证表明：观测时段算法计算总云量和人工观测总云量差值在±2成以下的概率均在80%以上,说明该方法具有较高的准确度和较强的实用性,在观测业务中具有较好的应用前景。 相似文献
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云是一种常见和重要的天气现象,在大气辐射传输中扮演着重要角色。云的形态、分布、数量及其变化标志着大气运动的状况。云的观测对军事活动、国民经济和社会服务等方面具有重要意义。目前在业务上尚未实现云的自动观测,单点测量云高的仪器已经较为成熟,然而云量和云状的自动观测仪器目前还处于研究阶段。文中总结了目前地基全天空测云仪器现状,分析了全天空云图获取、镜头保护、云点识别、云量计算、云高计算和云状识别等几个测云技术问题,最后从相关测量技术和产品应用角度做一定的思考和展望,认为需要从提高仪器性能、加强云高测量技术攻关、建立器测云分类标准等方面推进全天空测云仪器业务化应用。 相似文献
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云状的正确观测对降水测报具有指示性意义,云状自动识别技术是气象要素自动化观测领域的难题之一。本文基于全天空可见光成像仪采集的云图与中红外热像仪获取的云图结合,对天空云状进行分类和测量。结果表明:通过在北京、杭州和丽江气象台站采集的大量云图,从云图特征和降水指示性方面将云状划分为Clear、C_H、C_L、C_B及C_M共5类。选取14个色彩和纹理特征值作为云状计算参数,采用552张云图作为训练样本,信息分类利用特征值加权最小距离算法,对于5类500个被测样本进行云状的判别。对应自拟的标准云状分类,平均准确率为82%。基于可见光—红外图像信息融合的云状识别方法结合了可见光图像色彩信息丰富的特点及红外图像可以降低雾霾干扰的优势,对比单一可见光传感器云测量,准确性有所提高。本文在可见光与红外图像传感器等多种云观测设备的信息融合方面进行了有益的尝试。 相似文献
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全天空成像仪（total sky imager 440,TSI-440）可以实现白天全天空云量的持续自动监测,时空分辨率较高,得到的云量计算结果更精确.首先介绍了TSI-440的基本原理和资料格式,并基于太湖地区2008年5-10月的TSI-440资料及无锡站地面观测资料,采用统计方法详细地分析了不同天气情况下图像的成像特征及云量的计算误差.结果发现：图像的成像特征与能见度密切相关,红蓝比值随着能见度的减小而增大.另外,仪器在处理阴天图像及复杂天空（多云）图像时,易造成一定的云量计算误差.针对上述问题,本文通过直方图分析,重新选定了红蓝比阈值（晴空点阈值0.62,云点阈值0.66）,基于新阈值计算的云量结果较仪器自带的处理结果更为准确,减小了因天气状况不同而产生的云量计算误差. 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