基于DBSCAN聚类方法的强回波定位追踪

发布时间：2021-10-30 21:25

　　运用PHP网络编程语言和DBSCAN聚类分析方法,提出了一种新的解析应用该资料的强回波定位追踪方法,针对江门蓬江X波段相控阵雷达组合反射率图片资料,统计2020年6月持续104次强回波定位追踪情况以验证此方法的准确率。结果显示,在DBSCAN聚类参数Eps=10,minPts=2设置下,强回波聚类追踪效果较优,各项结果准确率均值达到85.35%,能满足实际业务所需。 

【文章来源】：气象研究与应用. 2020,41(03)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

(a）蓬江相控阵雷达组合反射率图（红框：网格化监控区域，对应为屏幕坐标，单位：px);(b）以雷达/服务点为中心的61*61点网格化监控区域，对应格点坐标

对于计算机来说，图像是一个由数字组成的巨大的三维数组。通常有3个颜色通道，分别是红、绿和蓝（Red、Green、Blue，简称RGB），每个通道的数字都是处于范围0至255之间的整型，其中0表示黑色，255表示白色[13]。在getrgb(Sim,Sx,Sy）内，PHP语言图像处理函数ImageColorAt(Sim,Sx,Sy）用于获取雷达组合反射率图片S中位置（Sx,Sy）的RGB颜色值（图2a）；根据获取的RGB颜色值，用rgbtype(Sr,Sg,Sb）函数Switch语句，找出对应的dBz回波强度值（图2b）。通过以上颜色识别流程，即可得到61*61个网格点的回波强度值。3 强回波聚类定位追踪关键技术

调整并设置DBSCAN聚类参数Eps=10,minPts=2（即设置样本的邻域距离阈值为10个格点距离；设置样本个数最小阈值为2个格点）。结果可以将监控区域内大于50dBz以上的强回波分成4个类簇（图3），计算每个强回波簇的质心坐标（即该类簇下所有网格点坐标平均值，图3红点），并根据每个强回波簇质心坐标与服务点中心（30,30）（图3棕色菱形点）距离，筛选出最近距离的回波簇（图3紫色点），计算相关属性值。3.2 强回波簇属性值计算

【参考文献】：
期刊论文
[1]广州雷电监测预警服务平台的设计与实现[J]. 赵琴,郝笑,钱嘉星,吴少峰.  广东气象. 2020(01)
[2]基于DBSCAN与网格搜索的雷电定位算法[J]. 梁丽,雷勇,张帅弛,李涛,庞文静,王志超.  应用气象学报. 2019(03)
[3]基于改进DBScan算法的雷暴挖掘与研究[J]. 高攀,田浩,李健,陶汉涛,王钊,姜志博.  高压电器. 2019(04)
[4]基于自适应密度聚类分析的雷电定位算法[J]. 李涛,张帅弛,张灿,任永珍.  科学技术与工程. 2018(36)
[5]基于DBSCAN聚类算法的闪电临近预报模型[J]. 侯荣涛,朱斌,冯民学,史鑫明,路郁.  计算机应用. 2012(03)
[6]TITAN系统的移植开发及个例应用[J]. 周毓荃,潘留杰,张亚萍.  大气科学学报. 2009(06)
[7]相控阵天气雷达与多普勒雷达的探测精度与探测能力对比研究[J]. 杨金红,高玉春,程明虎.  气象. 2008(05)

博士论文
[1]相控阵天气雷达强度探测与评估方法研究[D]. 张志强.中国气象科学研究院 2011



本文编号：3467457