基于集成学习的风云四号遥感图像云相态分类算法
发布时间：2021-07-22 20:27
云相态分类在气象预报和气候研究中具有重要的地位。我国新一代气象卫星风云四号的成像仪在光谱通道数量和空间分辨率较上一代风云二号有较大提升,这为云相态的研究提供了新的遥感数据。本文首先对风云四号相隔15 min的遥感图像进行分析,然后提出亮温云相态指数,该指数可以进行初步云相态分类,最后在此基础上提出基于集成学习的云相态分类算法。实验结果与风云四号官方云相态分类结果进行比较,水云的一致率达到91.69%,冰云的一致率达到76.10%。
【文章来源】：红外技术. 2020,42(01)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
冰和水的折射率虚部随波长变化图Fig.3Imaginaryindexofrefractionofwaterandiceacross
15(a)Cloudmapofbrighttemperature15minutesago(b)Cloudmapo(a)15min前云亮温
第42卷第1期红外技术Vol.42No.12020年1月InfraredTechnologyJan.202070(a)15min前云亮温图(b)15min后云亮温图(c)亮温云相态指数结果图(a)Cloudmapofbrighttemperature15minutesago(b)Cloudmapofbrighttemperature15minuteslater(c)ResultofBTCPI图1亮温云相态指数示意图Fig.1SketchmapofBTCPI图1中(a)和(b)分别为风云四号卫星15min之前和15min后去除非云像素区域的亮温图，黑色区域代表无云。(c)为亮温云相态指数得到的15min前云相态数据，为了方便观察，上色处理后，红色代表水云，蓝色代表冰云。可以看出，利用亮温云相态指数能够清楚分类出部分冰云和水云。1.2.2建立训练和预测数据集选取L1数据过程中，考虑昼夜和四季的变换对遥感影像遥感卫星云图的影响。本文选取不同季节、昼夜下的数据，以丰富数据集共计48个时刻。L1数据并不能直接用于云相态分类，需要对该数据进行预处理。预处理有2个目的：第一个利用云检测数据去除遥感图像中无云区域的数据；第二个是对遥感图像有云的数据进行辐射定标。云检测是云相态分类的基础和前提，一般先进行云检测，标记出卫星云图中有云和无云的部分，然后再进行云相态分类。风云四号云检测方法可以参考高军等人的研究[23]，风云四号官方也给出了云检测的结果，本文直接使用官方云检测数据。云检测完成后需要根据给定的辐射定标表进行辐射定标。根据官方辐射定标表，表1中，FY-4A卫星1到6号通道定标为反射率，7到14号通道定标为亮温。利用亮温云相态指数，对L1数据进行处理，构建云相态数据集。为了弥补数据集较少的情况，消除训练数据集和预测数据集选取的偶然性，?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络的风云四号遥感图像云检测算法[J]. 高军,王恺,田晓宇,陈建. 红外与毫米波学报. 2018(04)
[2]风云四号辐射成像仪及其数据在卫星气象中的应用[J]. 王淦泉,沈霞. 自然杂志. 2018(01)
[3]“风云四号”气象卫星大气垂直探测仪[J]. 华建文,毛建华. 科学. 2018(01)
[4]风云四号气象卫星成像特性及其应用前景[J]. 陆风,张晓虎,陈博洋,刘辉,吴荣华,韩琦,冯小虎,李云,张志清. 海洋气象学报. 2017(02)
[5]基于BP神经网络的云检测和云相态识别[J]. 靳泽群,张玲,刘神聪,易凡. 光学与光电技术. 2016(05)
[6]风云四号气象卫星及其应用展望[J]. 董瑶海. 上海航天. 2016(02)
[7]我国风云四号气象卫星与日本Himawari-8/9卫星比较分析[J]. 张鹏,郭强,陈博洋,冯绚. 气象科技进展. 2016(01)
[8]SOFM神经网络的FY-3A/VIRR多光谱图像云相态反演方法[J]. 郭晶,杨春平,叶玉堂,饶长辉. 光电工程. 2015(12)
[9]基于BP神经网络的云相态检测方法研究[J]. 熊贤成,杨春平,敖明武,郭晶,曾丹丹. 遥感技术与应用. 2015(04)
[10]基于支持向量机的云相态分析[J]. 郭洪涛,谢欢欢,马英,程亮,王毅. 解放军理工大学学报(自然科学版). 2012(02)
硕士论文
[1]模型选择中的交叉验证方法综述[D]. 范永东.山西大学 2013
本文编号：3297839
【文章来源】：红外技术. 2020,42(01)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
冰和水的折射率虚部随波长变化图Fig.3Imaginaryindexofrefractionofwaterandiceacross
15(a)Cloudmapofbrighttemperature15minutesago(b)Cloudmapo(a)15min前云亮温
第42卷第1期红外技术Vol.42No.12020年1月InfraredTechnologyJan.202070(a)15min前云亮温图(b)15min后云亮温图(c)亮温云相态指数结果图(a)Cloudmapofbrighttemperature15minutesago(b)Cloudmapofbrighttemperature15minuteslater(c)ResultofBTCPI图1亮温云相态指数示意图Fig.1SketchmapofBTCPI图1中(a)和(b)分别为风云四号卫星15min之前和15min后去除非云像素区域的亮温图，黑色区域代表无云。(c)为亮温云相态指数得到的15min前云相态数据，为了方便观察，上色处理后，红色代表水云，蓝色代表冰云。可以看出，利用亮温云相态指数能够清楚分类出部分冰云和水云。1.2.2建立训练和预测数据集选取L1数据过程中，考虑昼夜和四季的变换对遥感影像遥感卫星云图的影响。本文选取不同季节、昼夜下的数据，以丰富数据集共计48个时刻。L1数据并不能直接用于云相态分类，需要对该数据进行预处理。预处理有2个目的：第一个利用云检测数据去除遥感图像中无云区域的数据；第二个是对遥感图像有云的数据进行辐射定标。云检测是云相态分类的基础和前提，一般先进行云检测，标记出卫星云图中有云和无云的部分，然后再进行云相态分类。风云四号云检测方法可以参考高军等人的研究[23]，风云四号官方也给出了云检测的结果，本文直接使用官方云检测数据。云检测完成后需要根据给定的辐射定标表进行辐射定标。根据官方辐射定标表，表1中，FY-4A卫星1到6号通道定标为反射率，7到14号通道定标为亮温。利用亮温云相态指数，对L1数据进行处理，构建云相态数据集。为了弥补数据集较少的情况，消除训练数据集和预测数据集选取的偶然性，?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于BP神经网络的风云四号遥感图像云检测算法[J]. 高军,王恺,田晓宇,陈建. 红外与毫米波学报. 2018(04)
[2]风云四号辐射成像仪及其数据在卫星气象中的应用[J]. 王淦泉,沈霞. 自然杂志. 2018(01)
[3]“风云四号”气象卫星大气垂直探测仪[J]. 华建文,毛建华. 科学. 2018(01)
[4]风云四号气象卫星成像特性及其应用前景[J]. 陆风,张晓虎,陈博洋,刘辉,吴荣华,韩琦,冯小虎,李云,张志清. 海洋气象学报. 2017(02)
[5]基于BP神经网络的云检测和云相态识别[J]. 靳泽群,张玲,刘神聪,易凡. 光学与光电技术. 2016(05)
[6]风云四号气象卫星及其应用展望[J]. 董瑶海. 上海航天. 2016(02)
[7]我国风云四号气象卫星与日本Himawari-8/9卫星比较分析[J]. 张鹏,郭强,陈博洋,冯绚. 气象科技进展. 2016(01)
[8]SOFM神经网络的FY-3A/VIRR多光谱图像云相态反演方法[J]. 郭晶,杨春平,叶玉堂,饶长辉. 光电工程. 2015(12)
[9]基于BP神经网络的云相态检测方法研究[J]. 熊贤成,杨春平,敖明武,郭晶,曾丹丹. 遥感技术与应用. 2015(04)
[10]基于支持向量机的云相态分析[J]. 郭洪涛,谢欢欢,马英,程亮,王毅. 解放军理工大学学报(自然科学版). 2012(02)
硕士论文
[1]模型选择中的交叉验证方法综述[D]. 范永东.山西大学 2013
本文编号：3297839
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