专利名称：一种基于多普勒雷达反射率图像的风暴云团的外推方法
技术领域：
本发明涉及气象领域，特别涉及一种基于多普勒雷达的风暴云团的外推方法。
背景技术：
人类自从进入20世纪以后，通过基于多普勒天气雷达的反射率图像获得风暴云团的跟踪、自动识别和预报的研究成果。基于外推技术的云团成为一类流行和方便的方法，其中，单体质心法和交叉相关法是应用最为广泛的两种方法。Rinehart最早提出的跟踪算法TREC就是从交叉相关法派生出来的，后来又经过一些学者如Li、Lai和王改利等的不懈努力，TREC算法得到了不断改进和完善，TREC算法的基本做法是首先计算相邻时刻云团的雷达回波图像小区域之间的相关系数，在最大相关条件下得到各局部云团回波的移动矢量，进而进行外推预测；另一种单体质心法从被提出至今，同样经过众多学者不断地完善和发展，提出了目前广泛使用的TITAN和SCIT算法，这两种算法的基本做法是在识别出风暴单体(只含有一个核区)的基础上，进行相邻时刻的单体匹配，并通过对相邻的多时刻的匹配结果进行外推。TREC算法追踪风暴单体的步骤是通过上一步识别出的风暴单体，计算出相邻时刻的两组云团的质心位置，利用最大速度作控制，采用最大相关系数确定相邻时刻云团的移动矢量，通过获得的移动矢量来预测相应单体未来时刻的质心位置。TITAN算法通过组合最优化算法对气象云团的质心进行跟踪，通过几何图形的处理来描述气象云团的分裂和合并。该算法的核心思想是根据气象云团当前时刻的相似性和距离来配对，云团的相似性越高，云团的距离相距越近，越优先配对。SCIT算法包含三个部分云团识别、形态匹配和位置预测。识别完云团后就要对其做匹配处理以当前时刻为基础，寻找前一时刻与之相对应的云团，探寻其轨迹，在前面工作的基础上，利用“历史位置”拟合云团的当前运动矢量，这个运动矢量被用来做云团未来时刻质心运动轨迹。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气象学中的冰雹、龙卷风和暴雨等强对流天气的多普勒雷达反射率图像在内部结构和外部形态上均携带者重要的信息，这些信息能够帮助人们辨析风暴云团以及风暴云团的类型。而现有的外推技术侧重的是云团位置的外推，在外推结果中，恰恰不能提供云团结构和云团形态的信
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发明内容
本发明提供了一种基于多普勒雷达反射率图像的风暴云团外推方法，本发明在云团位置外推的基础上，能够提供外推的风暴云团重要的形态与结构信息，丰富了外推云团的有用且重要的预报信息，填补了不能外推出带有结构和形态信息的风暴云团的一项空白，详见下文描述一种基于多普勒雷达反射率图像的风暴云团的外推方法，所述方法包括以下步骤(I)对风暴云团多普勒雷达反射率图像进行分层分解，获取风暴云团的7张基于不同反射率阈值的单色子图像；(2)对风暴云团的每一张单色子图像进行分块处理分解为小块区域和大块区域；其中，将风暴云团中面积小于IO4的局部区域定义为所述小块区域；将面积大于等于IO4的局部区域定义为所述大块区域；(3)采用线性外推修正法得到所述小块区域和所述大块区域质心的外推结果；(4)根据所述小块区域质心的外推结果，对每个所述小块区域采用基于散射模型的形态外推法，得到所述小块区域局部轮廓的外推结果；
(5)根据所述大块区域质心的外推结果，对每个所述大块区域的局部扇形边缘，采用基于数学形态学的形态外推法，得到所述大块区域局部轮廓的外推结果；(6)对每层的所述小块区域局部轮廓的外推结果和所述大块区域局部轮廓的外推结果进行合并，得到各单色子图像的整体外推图像；(7)以反射率阈值为25dBz单色子图像的整体外推结果为基底，依次用高反射率阈值单色子图像的整体外推结果对低反射率阈值单色子图像的整体外推结果进行覆盖，再将极高反射率区域进行最终覆盖，获取多普勒雷达反射率图像中风暴云团的外推图像；其中，将面积小于等于50个单位的，反射率阈值大于55dBz的反射率区域定义为极高反射率区域；(8)将下一个时刻视为当前时刻，重复(I)到(7)的步骤，实现对风暴云团的持续外推，获取风暴云团在更远时刻的外推图像。所述对风暴云团多普勒雷达反射率图像进行分层分解具体为对当前时刻\和前一时刻V1风暴云团的多普勒雷达反射率图像分别按照不同的反射率阈值分成7个图层，第i个图层TKi的生成过程如下，若风暴云团区域中的反射率值fT(p)彡RiClBz,则令其在TKi中的取值fTt(p) = RiClBz,否则令fTt(p)为背景色，其中Ri = 25，30，35，40，45，50，55dBz。所述对风暴云团的每一张单色子图像进行分块处理分解为小块区域和大块区域具体为(I)从单色子图像的质心O向边界引射线； (2)以1°为步长逆时针转动射线，当射线与图像轮廓形成至少3个交点时，记录下这条射线与图像轮廓的第一个交点A ；(3)反向延长AO交图像轮廓于B点，用线段AB将图像一分为二，得到两个子区域；(4)对于每个子区域，重复(I)至(3)过程，直至不再出现射线与轮廓交点大于I的情形，将面积小于IO4的子区域作为所述小块区域；将面积大于等于IO4的子区域作为所述大块区域，分块处理完成。所述采用线性外推修正法得到所述小块区域和所述大块区域质心的外推结果具体为设当前时刻为&,通过ti_2时刻的质心和V1时刻的质心线性外推得到&时刻的外推质心，计算ti时刻的外推质心对ti时刻的实际质心的偏移量，将所述偏移量标记为位移矢量，通过V1时刻与\时刻的质心线性外推得到ti+1时刻的质心位置，通过所述位移矢量对所述ti+1时刻的质心位置进行修正。所述根据所述小块区域质心的外推结果，对每个所述小块区域采用基于散射模型的形态外推法，得到所述小块区域局部轮廓的外推结果具体为I)从小块区域质心均匀散射出24根射线，与小块区域边界形成24个交点；2)移动前一时刻小块区域Fp1直到质心与当前时刻小块区域Fi的质心重合；3)将所述ti+1时刻质心作为Fi+1的质心，设Fp1和Fi与射线Ii (i = I，…，4(nt-l))的交点是~(1)和/ ,,)，对于落到当前单色子图像轮廓上的所有交点，计算
对于落到区域分割线上的交点，令Ai = O推得小块区域在ti+1时刻的4(nt-l)个边界点/^<Χ+1) = /^,(Χ) + Α,;4)将4(nt_l)个边界点/ U作为角点连接成多边形，并对多边形进行像素填 充，得到小块区域的外推图像Fi+1 ；5)移动外推图像Fi+1直到质心与所述ti+1时刻的外推质心重合。所述根据所述大块区域质心的外推结果，对每个所述大块区域的局部扇形边缘，采用基于数学形态学的形态外推法，得到所述大块区域局部轮廓的外推结果；I)移动前一时刻大块区域Fp1直到质心p。(U与当前时刻大块区域Fi的质心Pc Ui)重合;2)伸展或回缩区域检测；设相邻时刻的大块云团区域匕^和匕的边界点集合分别为Pbl = {pbl(i)}和Pb2 ={pb2(i)};令大块区域背景点取值为0，对象点取值为1，由Gg和Gi合成图像G'，使G'的各像素点取值
权利要求
1.一种基于多普勒雷达反射率图像的风暴云团的外推方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤 (1)对风暴云团多普勒雷达反射率图像进行分层分解，获取风暴云团的7张基于不同反射率阈值的单色子图像； (2)对风暴云团的每一张单色子图像进行分块处理分解为小块区域和大块区域；其中，将风暴云团中面积小于IO4的局部区域定义为所述小块区域；将面积大于等于IO4的局部区域定义为所述大块区域； (3)采用线性外推修正法得到所述小块区域和所述大块区域质心的外推结果； (4)根据所述小块区域质心的外推结果，对每个所述小块区域采用基于散射模型的形态外推法，得到所述小块区域局部轮廓的外推结果； (5)根据所述大块区域质心的外推结果，对每个所述大块区域的局部扇形边缘，采用基于数学形态学的形态外推法，得到所述大块区域局部轮廓的外推结果； (6)对每层的所述小块区域局部轮廓的外推结果和所述大块区域局部轮廓的外推结果进行合并，得到各单色子图像的整体外推图像； (7)以反射率阈值为25dBz单色子图像的整体外推结果为基底，依次用高反射率阈值单色子图像的整体外推结果对低反射率阈值单色子图像的整体外推结果进行覆盖，再将极高反射率区域进行最终覆盖，获取多普勒雷达反射率图像中风暴云团的外推图像；其中，将面积小于等于50个单位的，反射率阈值大于55dBz的反射率区域定义为极高反射率区域； (8)将下一个时刻视为当前时刻，重复(I)到(7)的步骤，实现对风暴云团的持续外推，获取风暴云团在更远时刻的外推图像。
2.根据权利要求I所述的一种基于多普勒雷达反射率图像的风暴云团的外推方法，其特征在于，所述对风暴云团多普勒雷达反射率图像进行分层分解具体为 对当前时刻h和前一时刻风暴云团的多普勒雷达反射率图像分别按照不同的反射率阈值分成7个图层，第i个图层TKi的生成过程如下，若风暴云团区域中的反射率值fT(p)≥RiClBz,则令其在TEi中的取值fTt(p) = RiClBz,否则令fTt(p)为背景色，其中Ri = 25，30，35，40，45，50，55dBz。
3.根据权利要求I所述的一种基于多普勒雷达反射率图像的风暴云团的外推方法，其特征在于，所述对风暴云团的每一张单色子图像进行分块处理分解为小块区域和大块区域具体为 (1)从单色子图像的质心O向边界引射线； (2)以1°为步长逆时针转动射线，当射线与图像轮廓形成至少3个交点时，记录下这条射线与图像轮廓的第一个交点A ； (3)反向延长AO交图像轮廓于B点，用线段AB将图像一分为二，得到两个子区域； (4)对于每个子区域，重复(I)至(3)过程，直至不再出现射线与轮廓交点大于I的情形，将面积小于IO4的子区域作为所述小块区域；将面积大于等于IO4的子区域作为所述大块区域，分块处理完成。
4.根据权利要求I所述的一种基于多普勒雷达反射率图像的风暴云团的外推方法，其特征在于，所述采用线性外推修正法得到所述小块区域和所述大块区域质心的外推结果具体为设当前时刻为ti，通过ti_2时刻的质心和时刻的质心线性外推得到ti时刻的外推质心，计算ti时刻的外推质心对ti时刻的实际质心的偏移量，将所述偏移量标记为位移矢量，通过时刻与ti时刻的质心线性外推得到ti+1时刻的质心位置，通过所述位移矢量对所述ti+1时刻的质心位置进行修正。
5.根据权利要求I所述的一种基于多普勒雷达反射率图像的风暴云团的外推方法，其特征在于，所述根据所述小块区域质心的外推结果，对每个所述小块区域采用基于散射模型的形态外推法，得到所述小块区域局部轮廓的外推结果具体为 .1)从小块区域质心均匀散射出24根射线，与小块区域边界形成24个交点； .2)移动前一时刻小块区域Fp1直到质心与当前时刻小块区域Fi的质心重合； .3)将所述ti+1时刻质心作为^的质乜设匕和匕与射线丨力=!，…，“!^-!))的交点是/和，对于落到当前单色子图像轮廓上的所有交点，计算Δ, =，对于落到区域分割线上的交点，令Ai = O推得小块区域在ti+1时刻的4(nt-l)个边界点PFlMrJ = PFlMr) + . 4)将4(nt-l)个边界点/V;,U作为角点连接成多边形，并对多边形进行像素填充，得到小块区域的外推图像Fi+1; .5)移动外推图像Fi+1直到质心与所述ti+1时刻的外推质心重合。
6.根据权利要求I所述的一种基于多普勒雷达反射率图像的风暴云团的外推方法，其特征在于，所述根据所述大块区域质心的外推结果，对每个所述大块区域的局部扇形边缘，采用基于数学形态学的形态外推法，得到所述大块区域局部轮廓的外推结果； .1)移动前一时刻大块区域Fp1直到质心PJtiJ与当前时刻大块区域Fi的质心？。(\)重合； .2)伸展或回缩区域检测； 设相邻时刻的大块云团区域Gp1和Gi的边界点集合分别为Pbl = {pbl(i)}和Pb2 ={pb2(i)};令大块区域背景点取值为0，对象点取值为1，由Gg和Gi合成图像G'，使G'的各像素点取值
全文摘要
本发明公开了一种基于多普勒雷达反射率图像的风暴云团的外推方法，对当前时刻和前一时刻风暴的多普勒雷达反射率图像分别按照不同的反射率阈值分成7个图层，形成7张单色图像，对每张单色图进行分块处理，将复杂云团分解为小块和大块区域；分别获取各个区域在未来时刻外推结果；按层对各个区域外推结果进行合并，获取基于层的完整外推图像；以阈值为25dBz形成的图层的外推结果为基底，依次用高阈值图层的外推图像覆盖低阈值图层的外推图像，最后面积小于50个单位的极高反射率区域进行最终覆盖，获取风暴云团的外推图像。经过实验验证本方法外推的风暴云团能够体现重要的结构和形态信息，使典型风暴云团的外推符合率明显高于现行其他方法。
文档编号G01S13/95GK102662172SQ20121008825
公开日2012年9月12日 申请日期2012年3月29日 优先权日2012年3月29日
发明者刘恒, 刘畅, 王萍, 王龙 申请人:天津大学