一種基于H8/AHI的白天霧快速提取的方法技術

本發明專利技術公開了一種基于H8/AHI的白天霧快速提取的方法，首先利用多天可見光數據合成晴空底圖，利用反射率差異，閾值法去除晴空地表；歸一化雪指數法去除雪和不透明冰云；對去除晴空地表、雪和不透明冰云的前后時序影像做比值，固定閾值去除影像中運動的及類型變化較大的云；結合紅外波段亮度溫度的差異，閾值法進一步去除影像中的冰云、薄卷云和水云；最后利用多天紅外數據合成晴空底圖，閾值法去除影像中的低層云。本發明專利技術是當前具有高時間分辨率的靜止衛星數據的條件下的一種可準確、高效快速實現白天霧提取的方法。

A fast extraction method of daytime fog based on H8/AHI

The invention discloses a method for fast extraction of daytime fog based on H8/AHI. Firstly, a clear sky bottom map is synthesized by using multi-day visible light data, and the clear sky surface is removed by threshold method using reflectance difference; snow and opaque ice clouds are removed by normalized snow index method; and the time series images before and after the clear sky surface, snow and opaque ice clouds are removed. Fixed thresholds are used to remove moving and changing clouds in the image; combined with the difference of brightness and temperature in infrared band, the thresholds are used to further remove ice, thin cirrus and water clouds in the image; finally, the clear sky bottom map is synthesized by multi-day infrared data, and the low-level clouds in the image are removed by thresholding method. The invention is an accurate, efficient and fast method for extracting daytime fog under the condition of high time resolution geostationary satellite data.

【技術實現步驟摘要】
一種基于H8/AHI的白天霧快速提取的方法
本專利技術涉及環境監測與氣象預報領域，特別涉及一種基于H8/AHI的白天霧快速提取的方法。
技術介紹
霧是一種災害性天氣現象，它會降低能見度、惡化空氣質量，對交通安全尤其是航海、航空和高速公路運輸等方面有較嚴重影響。隨著衛星遙感技術的快速發展，相對傳統霧檢測，遙感技術霧檢測具有明顯的優勢，主要體現在數據更新快、時效性高、檢測范圍大和技術成本低等方面。基于遙感技術霧檢測主要使用極軌衛星數據(如TERRA/MODIS、NOAA/AVHRR)，極軌衛星數據具有光譜信息豐富的特點，但過境時間(白天上午10:30、白天下午2:30、晚上22：30和凌晨2：30)與霧生成期有一定的延遲，時間分辨率(一天獲取2-4幅數據)較低，難以滿足霧檢測近實時快速響應的要求。靜止衛星時間分辨率高，可對研究區域連續觀測，尤其是生命周期短、變化快的霧,但以往的靜止衛星(GMS-5、Meteosat8和MTSAT-1R等)空間分辨率和光譜分辨率較低，難以進行霧的精準檢測。日本新一代靜止氣象衛星葵花8號(Himawari-8,簡稱H8)主載荷(AHI)具有全盤和區域掃描能力，能在10分鐘內完成全盤掃描，成像儀通道從0.46μm-13.3μm共16個通道，空間分辨率最高達500m，相比于早期靜止衛星，其時間分辨率(10分鐘)，光譜分辨率(16個通道)和空間分辨率(500m)均有較大提高。H8/AHI數據為霧變化檢測提供了一個良好的數據源【1】,同時也對霧近實時快速提取技術提出了更高的要求。由于受到遙感數據時間分辨率、資金、設備等因素的影響，縱觀國內外霧檢測研究現狀，霧近實時準確快速提取仍有一定困難。相比以往靜止氣象衛星，H8/AHI數據獨特的特性為霧近實時快速提取提供了良好的數據源，因此專利技術一種基于H8/AHI的白天霧檢測算法減少因霧造成的財產和生命損失是十分必要和迫切的。
技術實現思路
本專利技術所要解決的技術問題是，針對現有技術不足，提供一種基于H8/AHI的白天霧快速提取的方法，能快速、準確地檢測白天霧，減少因霧造成的財產和生命損失。為解決上述技術問題，本專利技術所采用的技術方案是：步驟1：利用多天可見光數據合成晴空底圖IR，利用反射率差異，閾值法去除晴空地表，獲取去除地表后的影像ISCF；步驟2：歸一化雪指數法去除影像ISCF中的雪和不透明冰云，獲取去除后的影像ICF；步驟3：去除影像ICF中紋理復雜且快速運動的云，獲取霧檢測影像IITWCF；步驟4：去除影像IITWCF中冰云和薄卷云，獲取去除后影像IWCF；步驟5：去除影像IWCF中水云，獲取去除后影像IC2F；步驟6：利用多天紅外數據合成晴空底圖IBT，閾值去除影像IC2F中的低層云,獲取衛星霧檢測結果IF；所述的利用多天可見光數據合成晴空底圖IR，閾值法去除晴空地表，獲取去除地表后的影像ISCF，包括以下步驟：利用多天可見光數據合成晴空底圖，使用當天及前9天當前時刻和前一時刻可見光IB3數據，結合可見光波段晴空地表反射率較云霧最低這一特征，分別合成晴空底圖IR-現和IR-前；對當前時刻IB3-現數據與晴空合成底圖IR-現做差，前一時刻B3數據IB3-前與晴空合成底圖IR-前做差，分別獲得差值影像I差值-現和I差值-前；對差值影像采用固定閾值(閾值設置為0.05)快速去除地表，分別與原始影像IB3-現和IB3-前相乘獲取去除地表后的影像ISCF-現和ISCF-前；其中ISCF-現表示使用當前時刻數據獲取的去除晴空地表后的影像ISCF；ISCF-前表示使用前一時刻數據獲取的去除地表后影像ISCF；所述的歸一化雪指數法去除影像ISCF中的雪和不透明冰云，獲取去除后的影像ICF，包括以下步驟：分別使用當前時刻IB3-現、IB5-現和前一時刻IB3-前、IB5-前數據，獲取當前時刻和前一時刻歸一化雪指數NDSI現和NDSI前，NDSI現＝(IB3-現-IB5-現)/(IB3-現+IB5-現)；NDSI前＝(IB3-前-IB5-前)/(IB3-前+IB5-前)；對去除地表后的影像ISCF-現和ISCF-前使用歸一化雪指數法，設置閾值0.4去除影像ISCF-現和ISCF-前中雪和不透明冰云，分別與影像ISCF-現和ISCF-前相乘得到影像ICF-現和ICF-前；其中ICF-現表示使用當前時刻數據獲取的去除雪和不透明冰云的影像ICF；ICF-前表示使用前一時刻數據獲取的去除雪和不透明冰云的影像ICF。所述的去除影像ICF中紋理復雜且快速運動的云，獲取霧檢測影像ITWCF，包括以下步驟：對當前時刻ICF-現數據和前一時刻ICF-前數據的B3波段做比值運算，獲取比值影像I比值，I比值＝ICF-現/ICF-前；對比值影像I比值采用一階概率紋理濾波法獲取datarange(數據范圍)紋理數據IDR；設置閾值0.3去除影像ICF-現中運動的及類型變化較大的云,與影像ICF-現相乘得到影像IITWCF；所述的去除影像IITWCF中冰云和薄卷云，獲取去除后影像IWCF，包括以下步驟：使用當前時刻IB13-現(中心波段：10.4um)數據，設置閾值230k去除影像IITWCF中冰云，與影像IITWCF相乘得到影像ITWCF；對當前時刻IB11-現(中心波段：8.7um)數據和IB14-現(中心波段：11.2um)數據做差值運算，獲取差值影像I差值1，I差值1＝IB11-現-IB14-現；設置閾值0k去除影像ITWCF中薄卷云，與影像ITWCF相乘得到影像IWCF；所述的去除影像IWCF中水云，獲取去除后影像IC2F，包括以下步驟：對當前時刻IB15-現(中心波長：12.3um)數據和IB11-現數據做差值運算，獲取差值影像I差值2，I差值2＝IB15-現-IB11-現；其閾值依賴太陽高度角θ的變化，所以歸一化處理獲取動態閾值Vt，使用歸一化閾值Vt去除影像IWCF中水云，與影像IWCF相乘得到影像IC2F；所述的利用多天紅外數據合成晴空底圖IBT，閾值法去除影像IC2F中的低層云,獲取衛星霧檢測結果IF，包括以下步驟：利用熱紅外波段中，晴空地表亮度溫度大于云霧的亮度溫度這一特征，使用當天及前9天當前時刻IB14-現數據合成晴空底圖IBT；對當前時刻IB14-現數據與晴空底圖IBT做差，獲取差值的絕對值影像I差值3,I差值3＝IB14-現–IBT；采用閾值法(設置閾值11)快速去除影像IC2F中低層云，與影像IC2F相乘獲取最終衛星霧檢測結果IF；與現有技術相比，本專利技術所具有的有益效果為：本專利技術是當前具有高時間分辨率的靜止衛星數據的條件下的一種可準確、高效快速實現白天霧提取的方法，檢測結果可靠，精度高。附圖說明圖1示出了基于H8/AHI的白天霧檢測算法流程；圖2示出了衛星霧檢測結果與地面觀測數據疊加圖；其中，(a)8:00衛星霧檢測結果與地面觀測數據疊加圖；(b)14:00衛星霧檢測結果與地面觀測數據疊加圖；注：黑色區域為衛星霧檢測結果；不同形狀表示地面站點不同觀測結果特濃霧、濃霧、霧、非霧；圖3示出了霧檢測結果與H8/AHI假彩色影像疊加圖；其中，(a)8:00霧檢測結果；(b)9:00霧檢測結果；(c)10:00霧檢測結果；(d)11:00霧檢測結果；(e)1本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種基于H8/AHI的白天霧快速提取的方法，其特征在于，包括以下步驟：1)利用多天可見光數據合成晴空底圖IR，利用反射率差異，閾值法去除晴空地表，獲取去除地表后的影像ISCF；2)利用歸一化雪指數法去除影像ISCF中的雪和不透明冰云，獲取去除后的影像ICF；3)去除影像ICF中紋理復雜且快速運動的云，獲取霧檢測影像IITWCF；4)去除影像IITWCF中冰云和薄卷云，獲取去除后影像IWCF；5)去除影像IWCF中的水云，獲取去除后影像IC2F；6)利用多天紅外數據合成晴空底圖IBT，利用晴空底圖IBT和閾值法去除影像IC2F中的低層云，獲取衛星霧檢測結果IF。

【技術特征摘要】
1.一種基于H8/AHI的白天霧快速提取的方法，其特征在于，包括以下步驟：1)利用多天可見光數據合成晴空底圖IR，利用反射率差異，閾值法去除晴空地表，獲取去除地表后的影像ISCF；2)利用歸一化雪指數法去除影像ISCF中的雪和不透明冰云，獲取去除后的影像ICF；3)去除影像ICF中紋理復雜且快速運動的云，獲取霧檢測影像IITWCF；4)去除影像IITWCF中冰云和薄卷云，獲取去除后影像IWCF；5)去除影像IWCF中的水云，獲取去除后影像IC2F；6)利用多天紅外數據合成晴空底圖IBT，利用晴空底圖IBT和閾值法去除影像IC2F中的低層云，獲取衛星霧檢測結果IF。2.根據權利要求1所述的基于H8/AHI的白天霧快速提取的方法，其特征在于，步驟1)的具體實現過程包括：1)利用多天可見光數據合成晴空底圖，使用當天及前9天當前時刻和前一時刻可見光IB3數據，結合可見光波段晴空地表反射率較云霧最低這一特征，分別合成晴空底圖IR-現和IR-前；2)對當前時刻IB3-現數據與晴空合成底圖IR-現做差，前一時刻IB3-前數據與晴空合成底圖IR-前做差，分別獲得差值影像I差值-現和I差值-前；3)對差值影像I差值-現和I差值-前采用固定閾值去除地表，再分別與原始影像IB3-現和IB3-前相乘，獲取去除地表后的影像ISCF-現和ISCF-前：其中ISCF-現表示使用當前時刻數據獲取的去除晴空地表后的影像ISCF；ISCF-前表示使用前一時刻數據獲取的去除地表后影像ISCF。3.根據權利要求2所述的基于H8/AHI的白天霧快速提取的方法，其特征在于，步驟2)的具體實現過程包括：1)分別使用當前時刻IB3-現、IB5-現數據和前一時刻IB3-前、IB5-前數據，獲取當前時刻和前一時刻歸一化雪指數NDSI現和NDSI前，其中NDSI現＝(IB3-現-IB5-現)/(IB3-現+IB5-現)；NDSI前＝(IB3-前-IB5-前)/(IB3-前+IB5-前)；2)對去除地表后的影像ISCF-現和ISCF-前使用歸一化雪指數法，設置閾值0.4去除影像ISCF-現和...

【專利技術屬性】
技術研發人員：李亞楠，馬慧云，鄒濱，陶超，馮徽徽，冉印澤，
申請(專利權)人：中南大學，
類型：發明
國別省市：湖南,43