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一種基于面向?qū)ο蠓诸惖陌滋礻懙剌椛潇F的遙感監(jiān)測方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于面向?qū)ο蠓诸惖陌滋礻懙剌椛潇F遙感監(jiān)測方法。其選擇空間分辨率最高達到250米的EOS/MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，通過基于大氣輻射傳輸模型模擬和統(tǒng)計大量EOS/MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)兩個角度相結(jié)合，構(gòu)建云霧特征參數(shù)，并選擇合適的遙感影像分割算法，對云霧特征參數(shù)進行影像分割。對分割獲取的各個同質(zhì)單元逐個計算其光譜特征、紋理特征、幾何特征以及云霧特征參數(shù)特征值，結(jié)合地面實測氣象觀測數(shù)據(jù)，采用決策樹分類算法對影像分割后構(gòu)建的各個同質(zhì)單元的各種屬性進行訓(xùn)練，構(gòu)建白天陸地輻射霧遙感監(jiān)測方法用于霧檢測。本發(fā)明能夠有效避免低云和霧由于光譜和紋理的相似性導(dǎo)致難以區(qū)分的問題。
【專利說明】一種基于面向?qū)ο蠓诸惖陌滋礻懙剌椛潇F的遙感監(jiān)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及測繪遙感【技術(shù)領(lǐng)域】，具體是一種基于面向?qū)ο蠓诸惖陌滋礻懙剌椛潇F遙感監(jiān)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]霧是一種嚴(yán)重的災(zāi)害性天氣，已被國際上列為十大災(zāi)害天氣之一。2014年I月4日，中國國家減災(zāi)辦、民政部通報2013年自然災(zāi)情，霧霾首次被國家納入自然災(zāi)情。2013年，我國中東部地區(qū)霧霾嚴(yán)重，霧霾天氣多發(fā)、頻發(fā)。其中1-3月、9-12月霧霾天氣尤其嚴(yán)重。根據(jù)《中華人民共和國氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn):霧的等級及預(yù)報》，霧是近地面空氣中的水汽凝結(jié)成大量懸浮在空氣中的微小水滴或冰晶，導(dǎo)致水平能見度低于I千米的天氣現(xiàn)象。按其物理本質(zhì)來說，霧是氣溫低于露點時近地面層空氣中水汽凝結(jié)(或凝華)的結(jié)果，其所具有的微物理結(jié)構(gòu)特性造成了它極易降低空氣透明度、惡化能見度，使視力受阻、視野模糊。濃霧不像地震、火山爆發(fā)、洪水等突發(fā)性災(zāi)害在短時間內(nèi)對人類造成巨大的傷害，也不像風(fēng)雨雷電那樣讓人驚心動魄，而是以“溫柔殺手”的形式給社會經(jīng)濟和人民生活帶來許多的不利影響和危害，它會降低能見度、惡化空氣質(zhì)量，對交通運輸包括航空、航海、公路等都有直接影響。此外大霧對電力設(shè)施安全、人體健康、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、軍事行動、名勝古跡保護等方面也有顯著影響。根據(jù)《國家氣象災(zāi)害應(yīng)急預(yù)案》、《江蘇省氣象災(zāi)害評估管理辦法》、《武漢市氣象災(zāi)害防御辦法》(征求意見稿)等國家級和區(qū)域級的氣象災(zāi)害應(yīng)急標(biāo)準(zhǔn)，針對我國部分地區(qū)日益嚴(yán)重的霧霾污染情況，持續(xù)性大范圍高污染的霧現(xiàn)象需要在第一時間發(fā)現(xiàn)并及時進行評估和預(yù)警。
[0003]傳統(tǒng)的大霧監(jiān)測方法是基于地面觀測站點的監(jiān)測，通過建立固定的監(jiān)測站點、瞭望塔等方式在獲取霧信息方面能夠取得一定的效果，但是需要耗費大量的人力物力，特別是在偏遠(yuǎn)地區(qū)難以達到滿意的效果；也難以迅速獲取大范圍的霧資料。地面觀測站點提供的數(shù)據(jù)往往缺乏代表性，數(shù)值天氣預(yù)報模型經(jīng)過幾十年的發(fā)展目前也取得了一定的進展，但是無論是二維還是三維模式在空間分辨率和時間分辨率方面都很難滿足實際應(yīng)用的需要，而且數(shù)值預(yù)報模型方法難以完全模擬大氣演變，在精度和效率上也無法達到準(zhǔn)實時霧監(jiān)測的需求。
[0004]遙感技術(shù)成了及時發(fā)現(xiàn)大霧和評定霧等級的有效途徑。衛(wèi)星監(jiān)測大霧是在高頻率的監(jiān)測中掌握大霧的發(fā)生和發(fā)展動態(tài)，特別是邊遠(yuǎn)地區(qū)的大霧發(fā)現(xiàn)、跟蹤監(jiān)測有重要意義。目前，利用衛(wèi)星遙感技術(shù)進行大霧監(jiān)測取得了一定進展，美國航空航天局、德國宇航局、中國國家衛(wèi)星氣象中心等機構(gòu)都成立了衛(wèi)星遙感大霧監(jiān)測相關(guān)部門，對大霧進行監(jiān)控，主要是利用N0AA/AVHRR氣象衛(wèi)星，MODIS氣象衛(wèi)星，MSG/SEVIRI氣象衛(wèi)星、FY氣象衛(wèi)星等。
[0005]N0AA/AVHRR數(shù)據(jù)是目前大霧遙感監(jiān)測運用最廣泛的數(shù)據(jù)源之一。1973年Hunt在理論上證明了由小粒徑不透明水云(如霧、低層云)在中紅外波段的比輻射率明顯小于其在長波紅外波段的比輻射率，而且這種差異和粒子大小有關(guān)，粒子越小，比輻射率的差異越大，比輻射率的差異會造成云霧在中紅外和長波紅外波段亮度溫度的差異，而其他地物(水體、植被)卻沒有這種性質(zhì)。隨后，Eyre等，Turner等利用NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)10.8微米和3.7微米波段的亮度溫度差(也稱為“雙波段差值法”)進行夜間霧和低層云的監(jiān)測工作，發(fā)現(xiàn)該方法有較好的應(yīng)用前景，該方法也是目前唯一用于業(yè)務(wù)化夜間霧監(jiān)測的方法。同時，Saunders和Gray發(fā)現(xiàn)相比其他云類，由小粒徑組成的云(如福射霧)在中紅外波段有比較高的反射率，利用反射率的差異可以進行霧監(jiān)測。
[0006]現(xiàn)有的白天陸地輻射霧遙感監(jiān)測方法主要包括多波段閾值法和分形紋理法。多波段閾值法通過利用大氣輻射傳輸模型模擬云霧輻射特征，確定云霧的特征波段，并設(shè)定閾值進行云霧檢測。分形紋理法利用衛(wèi)星云圖上霧頂光滑、起伏較小、邊界清晰整齊，而云頂具有紋理粗糙，起伏較大，邊界破碎零亂等特點，采用分形理論描述云霧在灰度表面紋理粗細(xì)上的差異，并設(shè)定閾值進行云霧分離。
[0007]Bendix等基于Streamer大氣福射傳輸模型,通過分析地表反射率、太陽天頂角、光學(xué)厚度等因素的影響，模擬霧在MODIS波段的1-7波段上的最大、最小反射率，并以此作為閾值，運用多波段閾值法對白天陸地霧進行檢測，同時結(jié)合地形數(shù)據(jù)對地面霧和抬升霧進行辨別。Cermak等使用MSG/SEVIRI靜止氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)，綜合考慮云、霧的光譜、空間和微物理屬性，提出一種基于面向?qū)ο蠓诸愃枷氲牡驮坪挽F檢測方法，正確率達到64%-83%，但是該方法主要針對歐洲地區(qū)的秋冬季節(jié)，并且是將低云和霧當(dāng)作整體進行檢測，同時由于MSG數(shù)據(jù)空間分辨率偏低(3公里左右)，導(dǎo)致小范圍的霧容易漏檢。馬慧云等針對MODIS數(shù)據(jù)，提出了基于區(qū)域特征的云與陸地輻射霧分離檢測算法，但她指出算法區(qū)域特征的選擇仍需加強。李維等針對FY-2C/D/E數(shù)據(jù)，提出了基于支持向量機和時間序列特征的云與陸地輻射霧分離檢測算法，但他指出霧相對云的時序變化特征選擇仍需完善。
[0008]中國專利申請200810238095.5針對海霧監(jiān)測缺乏地面觀測資料的限制，提出了一種針對E0S/M0DIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)的遙感海霧特征量的實時提取方法。首先進行海霧檢測得到海霧分布區(qū)，然后根據(jù)已有公式計算出海霧的光學(xué)厚度、霧有效半徑、液態(tài)水路徑、霧頂高度和霧能見度等特征參數(shù)，但是還有待于進一步驗證。
[0009]中國專利申請201210011489.3中提出了一種針對MTSAT2R的陸地輻射霧檢測算法，考慮陸地輻射霧在遠(yuǎn)紅外和近紅外波動亮度溫度差的累計效應(yīng)，進行了基于時序影像的陸地輻射霧與地表分離研究，同時考慮夜間陸地輻射霧的發(fā)展規(guī)律和低云的運動特征，進行了基于時序影像的陸地輻射霧與低云的分離研究，但是MTSAT2R衛(wèi)星數(shù)據(jù)的空間分辨率只有4公里，對面積較小的陸地輻射霧很容易漏檢。
[0010]傳統(tǒng)的霧檢測方法，Eyre等，Turner等基于N0AA/AVHRR數(shù)據(jù)提出的雙波段差值法、Saunders和Gray提出的利用反射率差異的霧檢測方法、Bendix等提出的基于多波段閾值的白天陸地霧遙感檢測方法、中國專利200810238095.5提出的海霧檢測方法、李維等提出的基于支持向量機和時間序列特征的云與陸地輻射霧分離檢測算法等方法都是基于像素(pixel-based)的檢測方法，由于中低云和霧在光譜和紋理上的差異性導(dǎo)致兩者難以區(qū)分；只有Cermak提出的基于MSG/SEVIRI數(shù)據(jù)的基于面向?qū)ο蠓诸愃枷氲牡驮坪挽F檢測方法，通過對云霧影像進行圖像分割，明確提出了綜合考慮云、霧的光譜、空間和微物理屬性進行云霧檢測，但是利用MSG/SEVIRI和MTSAT靜止氣象衛(wèi)星(如中國專利申請201210011489.3)又存在空間分辨率低(MSG/SEVIRI數(shù)據(jù)空間分辨率為3公里、MTSAT數(shù)據(jù)空間分辨率為4公里)導(dǎo)致在霧檢測中存在漏檢的問題。[0011]因此，目前陸地輻射霧監(jiān)測的難點是監(jiān)測范圍大、霧的監(jiān)測往往容易受到云的干擾等，另外霧光學(xué)厚度、霧影響面積等相關(guān)參數(shù)的提取存在一定困難，單獨利用霧在遙感影像光譜特征上的特征難以準(zhǔn)確有效的區(qū)分霧和各種云類。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0012]本發(fā)明提供一種基于面向?qū)ο蠓诸惖陌滋礻懙剌椛潇F遙感監(jiān)測方法，可以解決現(xiàn)有技術(shù)陸地輻射霧監(jiān)測存在的中低云和霧難以區(qū)分以及空間分辨率低導(dǎo)致漏檢的問題。
[0013]一種基于面向?qū)ο蠓诸惖陌滋礻懙剌椛潇F的遙感監(jiān)測方法，其特征在于包括如下步驟:
[0014](I)利用Streamer大氣福射傳輸模型模擬各種典型云類和陸地福射霧在可見光、近紅外、中紅外波段，不同粒子大小、不同光學(xué)厚度條件下的光譜輻射特征；
[0015](2)利用Internet從美國航空航天局、中國國家衛(wèi)星氣象中心下載獲取EOS/MOSIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，基于步驟(1)對各種典型云類和陸地輻射霧在可見光、近紅外、中紅外波段的光譜特征模擬，并結(jié)合統(tǒng)計大量E0S/M0DIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，確定MODIS數(shù)據(jù)能夠用于云霧檢測的波段或波段組合，根據(jù)云類和陸地輻射霧在可見光波段和中紅外波段反射率的差異，構(gòu)建NDFI歸一化霧指數(shù)作為云霧特征參數(shù)，所述NDFI歸一化霧指數(shù)的計算公式為
【權(quán)利要求】
1.一種基于面向?qū)ο蠓诸惖陌滋礻懙剌椛潇F遙感監(jiān)測方法，其特征在于包括如下步驟: (I)利用Streamer大氣福射傳輸模型模擬各種典型云類和陸地福射霧在可見光、近紅外、中紅外波段，不同粒子大小、不同光學(xué)厚度條件下的光譜輻射特征； (2 )利用Internet從美國航空航天局、中國國家衛(wèi)星氣象中心下載獲取EOS/MOSIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，基于步驟(1)對各種典型云類和陸地輻射霧在可見光、近紅外、中紅外波段的光譜特征模擬，并結(jié)合統(tǒng)計大量EOS/MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，確定MODIS數(shù)據(jù)能夠用于云霧檢測的波段或波段組合，根據(jù)云類和陸地輻射霧在可見光波段和中紅外波段反射率的差異，構(gòu)建NDFI歸一化霧指數(shù)作為云霧特征參數(shù)，所述NDFI歸一化霧指數(shù)的定義為
NDFI = R1-R20/R1+R20*100% 其中，R1是MODIS第I波段反射率，R20是MODIS第20波段的反射率； (3)通過對下載的每條E0S/M0DIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行輻射定標(biāo)處理、幾何定位處理，獲取E0S/M0DIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)可見光、近紅外波段的反射率、中紅外波段亮度溫度和熱紅外波段亮度溫度，并計算相應(yīng)的太陽天頂角角度信息，按照步驟(2)計算NDFI云霧特征參數(shù)； (4)對所述NDFI云霧特征參數(shù)進行圖像分割，獲取至少兩個同質(zhì)單元的分割后圖像； (5)對分割獲取的各個同質(zhì)單元逐個計算其屬性信息，所述屬性信息包括光譜特征、紋理特征、幾何特征以及云霧特征參數(shù)特征值； (6)利用步驟(5)計算獲取的各個同質(zhì)單元的屬性信息，結(jié)合地面實測氣象觀測數(shù)據(jù)，引入同質(zhì)單元的面積、第I波段反射率平均值、歸一化積雪指數(shù)(NDSI)平均值、第2波段反射率平均值、第20波段反射率平均值、第26波段反射率平均值、第31波段亮度溫度方差值、歸一化霧指數(shù)(NDFI)平均值作為云霧識別的判別特征，結(jié)合中國氣象局氣象數(shù)據(jù)共享平臺獲取全球地面天氣資料定時值數(shù)據(jù)集，采用決策樹分類算法對分割后構(gòu)建的同質(zhì)單元的各種屬性進行訓(xùn)練，確定同質(zhì)單元的各個屬性判別閾值，對分割得到的同質(zhì)單元逐個進行云霧分離判斷，得到大霧分布專題影像。
2.如權(quán)利要求1所述的基于面向?qū)ο蠓诸惖陌滋礻懙剌椛潇F的遙感監(jiān)測方法，其特征在于:所述步驟(4)對所述NDFI云霧特征參數(shù)進行圖像分割具體為: 首先，基于NDFI云霧特征參數(shù)，選擇均值漂移算法對影像進行初步分割，得到一個偏“過分割”的初步分割結(jié)果； 然后，在“過分割”的初步分割結(jié)果之上，逐個同質(zhì)單元完成光譜、空間和鄰接關(guān)系的構(gòu)建； 最后，在得到各個同質(zhì)單元的光譜、空間信息，以及同質(zhì)單元之間的鄰接關(guān)系后，選擇迭代合并算法，計算所有鄰接關(guān)系的合并代價值，并進行排序，找到合并代價值最小的鄰接關(guān)系對應(yīng)的兩個同質(zhì)單元i和j，將i和j同質(zhì)單元進行合并，作為新的同質(zhì)單元i，更新其他同質(zhì)單元與同質(zhì)單元i的鄰接關(guān)系，刪除其他同質(zhì)單元與同質(zhì)單元j的鄰接關(guān)系，不斷重復(fù)這個過程直到迭代終止，得到最后的圖像分割結(jié)果。
3.如權(quán)利要求1所述的基于面向?qū)ο蠓诸惖陌滋礻懙剌椛潇F的遙感監(jiān)測方法，其特征在于:所述步驟(5)具體為:基于步驟(4)得到的圖像分割結(jié)果，將分割得到的各個同質(zhì)單元進行ID編碼，并將E0S/M0DIS數(shù)據(jù)預(yù)處理以后的影像進行疊加，利用各個同質(zhì)單元的ID號，計算各個同質(zhì)單元在各個波段的光譜特征、紋理特征，各個同質(zhì)單元的空間特征以及各個同質(zhì)單元的云霧特征參數(shù)特征值，作為后續(xù)進行判別的屬性信息。
4.如權(quán)利要求1所述的基于面向?qū)ο蠓诸惖陌滋礻懙剌椛潇F遙感監(jiān)測方法，其特征在于:還包括制作大霧遙感監(jiān)測報告并分發(fā)，制作大霧遙感監(jiān)測報告并分發(fā)，具體方式為:首先，針對利用遙感技術(shù)分析基于EOS/MODIS數(shù)據(jù)獲取的大霧分布信息及所在坐標(biāo)范圍等相關(guān)結(jié)果，利用Google Map API進行解析，確認(rèn)其所在縣、鄉(xiāng)、村具體行政區(qū)域信息；然后，對監(jiān)測時間、所在行政區(qū)等相關(guān)信息進行過濾和分組，在開源web自動化測試工具Selenium2/Webdriver API的 支持下生成大霧遙感監(jiān)測報告并發(fā)布給相關(guān)機構(gòu)。
【文檔編號】G01W1/00GK103926634SQ201410089660
【公開日】2014年7月16日 申請日期:2014年3月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月12日
【發(fā)明者】文雄飛, 李喆, 譚德寶, 陳蓓青, 申邵洪, 陳鵬霄, 向大享, 張穗, 程學(xué)軍, 葉松, 汪朝輝 申請人:長江水利委員會長江科學(xué)院