专利名称：一种用于气象学中滤除超折射的方法
技术领域：
本发明涉及气象领域，特别涉及一种用于气象学中滤除超折射的方法。
背景技术：
多普勒天气雷达是利用云雨目标物对电磁波的后散射来发现气象目标，并测定气象目标物的空间位置和强弱分布，但多普勒天气雷达同样能探测到非气象目标，这些非气象目标回波会污染多普勒天气雷达数据，使天气雷达三个基本的物理参数平均功率、平均多普勒速度和谱宽的估计出现较大的偏差，所以非气象目标回波抑制成为雷达数据质量控制的重要问题。非气象目标回波包括雷达波束正常传播(NP)情况下探测到的地物回波和异常传播(AP)情况下探测到的超折射回波。特殊气象条件如低空出现逆温大气层会引发雷达波速异常传播，而特殊的气象条件每天、每小时、甚至每个探测时刻都在变化，因此，超折射是多年来研究人员致力于消除的主要对象。在现有的技术中，超折射滤除效果较好的是由江源[1]改进的KessingeZ2]方法， 该方法首先构建反映超折射和降水回波差异的6个参量，即回波强度的水平变化Tdbz、垂直变化Gdbz等；然后根据超折射的分布参量构建6个折线型隶属函数，并借此确定6个判断阈值，最后进行组合判断。发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术中至少存在以下不足现有技术中选用的6个参量的类间混叠比较严重，虽然使用了隶属函数及多参量的组合判断，依然在没有滤净超折射的同时，过多地滤除了有效降水云团；同时该方法特别要求两类样本的量要足够的多，且具有足够的代表性，在这些不满足时，4%的漏识率则偏于乐观，而4%的误判率仍然较高。
发明内容
本发明提供了一种用于气象学中滤除超折射的方法，本发明避免了过多滤除有效降水云团，降低了漏识率，详见下文描述一种用于气象学中滤除超折射的方法，所述方法包括以下步骤一种用于气象学中滤除超折射的方法，所述方法包括以下步骤(I)滤除多普勒气象雷达O. 5°仰角的反射率图像中小于35dBz的像素点，获取第一滤除图像；(2)从所述第一滤除图像中滤除面积小于50个单位的连通域，获取第二滤除图像；(3)对所述第二滤除图像采用半径为I的圆形结构元素进行形态学开运算，获取运算后图像；(4)从所述运算后图像中滤除面积小于50个单位的连通域，获取第三滤除图像；(5)将所述第三滤除图像中的每一个连通域作为生成灰度共生矩阵的对象，计算其惯性矩特征；滤除面积小于100且惯性矩大于I. 9和面积大于100且惯性矩大于I. 5的连通域，获取第四滤除图像。(6)从所述第四滤除图像中滤除径向速度V e [-1,1]的像素点，获取第五滤除图(7)对所述第五滤除图像采用半径为I的圆形结构元素进行形态学闭运算，获取不包含超折射的反射率图像。所述将所述第三滤除图像中的每一个连通域作为生成灰度共生矩阵的对象，计算其惯性矩特征；滤除面积小于100且惯性矩大于I. 9和面积大于100且惯性矩大于I. 5的连通域，获取第四滤除图像具体为I)反射率图上连通域区域的灰度共生矩阵的构建灰度共生矩阵Pd, θ反映数字图像f中Θ方向上相距d的两像素间灰度变化的情况，令d=l，Θ为O。或45°或90°或135°，针对一个反射率图像中的一个连通域Ω 得到4个灰度共生矩阵，记为P1^ .P1,^、PU45。和PU135。，各矩阵元素的计算公式如下
权利要求
1.一种用于气象学中滤除超折射的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤(1)滤除多普勒气象雷达O.5°仰角的反射率图像中小于35dBz的像素点，获取第一滤除图像；(2)从所述第一滤除图像中滤除面积小于50个单位的连通域，获取第二滤除图像；(3)对所述第二滤除图像采用半径为I的圆形结构元素进行形态学开运算，获取运算后图像；(4)从所述运算后图像中滤除面积小于50个单位的连通域，获取第三滤除图像；(5)将所述第三滤除图像中的每一个连通域作为生成灰度共生矩阵的对象，计算惯性矩特征；滤除面积小于100且惯性矩大于I. 9和面积大于100且惯性矩大于I. 5的连通域， 获取第四滤除图像。(6)从所述第四滤除图像中滤除径向速度Ve [-1,1]的像素点，获取第五滤除图像；(7)对所述第五滤除图像采用半径为I的圆形结构元素进行形态学闭运算，获取不包含超折射的反射率图像。
2.一种用于气象学中滤除超折射的方法，其特征在于，所述将所述第三滤除图像中的每一个连通域作为生成灰度共生矩阵的对象，计算惯性矩特征；滤除面积小于100且惯性矩大于I. 9和面积大于100且惯性矩大于I. 5的连通域，获取第四滤除图像具体为1)反射率图上连通域区域的灰度共生矩阵的构建灰度共生矩阵Pd, e反映数字图像f中Θ方向上相距d的两像素间灰度变化的情况， 令d= 1，Θ为O。或45°或90°或135°，针对一个反射率图像中的一个连通域Ω，得到 4个灰度共生矩阵，记为Pu。、P1>45。和Ρ1>135。，各矩阵元素的计算公式如下Qi,ο。(i j) = &{f (k, I) = i, f (m,n) = j,k = m, 11-η | = I, (k, I) e Ω，(m,n) e Ω }(1)Qi,go。(i，J·) = &{f (k, I) = i,f (m,n) = j, k_m| = I, I = n, (k, I) e Ω，(m,n) e Ω }(2)Qi,45。(i，j) = &{f (k, I) = i, f (m, n) = j, k_m = ± I, l_n = ml, (k, I) e Ω，(m, n) e Ω} (3)Qi,135。(i，j) = &{f (k, I) = i, f (m, n) = j, k_m = ml, 1-n = ± I, (k, I) e Ω，(m, n) e Ω} (4)其中，所述灰度共生矩阵的阶数就是对象的灰度等级，记为N，i, j = 0，1，L，N-1，&表示括号内条件成立的像素对数目，多普勒雷达反射率图像中的各像素点取值使用16个灰度等级，从O 15灰度级表示的反射率强度依次为背景色、-5dBz、0、5dBZ、10dBZ、15dBZ、 20dBz、25dBz、30dBz、35dBz、40dBz、45dBz、50dBz、55dBz、60dBz、65dBz 及其以上；2)反射率图上连通域区域的灰度共生矩阵 "O ^(15,14) L ^(15,0)"
全文摘要
本发明公开了一种用于气象学中滤除超折射的方法，滤除多普勒气象雷达0.5°仰角反射率图像中小于35dBz的像素点，获取第一滤除图像；滤除面积小于50个单位的连通域，获取第二滤除图像；采用半径为1的圆形结构元素进行形态学开运算后再滤除面积小于50个单位的连通域，获取第三滤除图像；通过灰度共生矩阵得到第三滤除图像中每个连通域的惯性矩特征；滤除面积小于100且惯性矩大于1.9和面积大于100且惯性矩大于1.5的连通域，获得第四滤除图像；滤除径向速度V∈[-1，1]的像素点，获取第五滤除图像；采用半径为1的圆形结构元素进行形态学闭运算。在滤净超折射的同时，保留了有效降水云团，使对超折射的漏识率和误判率更小。
文档编号G01S7/40GK102608608SQ20121006869
公开日2012年7月25日 申请日期2012年3月15日 优先权日2012年3月15日
发明者张媛, 徐考基, 王萍 申请人:天津大学