一种基于热红外数据的云边缘高度匹配方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及图像处理领域，尤其设及一种基于热红外数据的云边缘高度匹配方法 和系统。
【背景技术】
[0002] 传统检测技术中，云高的获取有多种方法，如利用激光云高仪、毫米波雷达和热红 外云高仪等。上述测量方法较为费时费力，且无法在较大范围内实时的获取云高，具有一定 的局限性。随着卫星遥感技术的不断成熟，利用遥感数据反演地表、大气和云的各种参数， 可W大范围实时的获取云高度数据。
[0003] 遥感技术获取、反演云高包括物理方法和几何方法。采用物理方法获取，即根据大 气溫湿廓线和垂直减溫率来计算，如利用遥感数据获取云顶亮溫与晴空时的参考溫度的差 值比垂直减溫率来估算云高，该方法依赖云福射特性和大气廓线等的先验知识，在反演时 有一定的误差。采用几何方法获取，如利用遥感数据，采取傅里叶变换找到云和云阴影的对 应点，并利用几何关系来计算云高，该方法适合平坦地表的计算且计算过程较为繁复;或 者，利用几何学方法计算云阴影，并根据计算阴影与遥感数据实际检测阴影之间的相似度 设定阔值，迭代不同的云高来获取最后的云高度。
[0004] W上基于遥感技术的获取方法，获取的云高都是比较单一的云顶或云底高度，没 有考虑云体内部、边缘或者不同云体高度的差异性，而运种差异性在高分辨率时更加突出。 虽然热红外技术能够较为方便的获得具有差异性的云体高度，但其分辨率较低，传统重采 样结果相比于高分辨的可见光数据在云的形状和细部特征上存在局限，在应用时相比几何 技术受到一定限制。
【发明内容】
[0005] 针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于热红外数据的云边缘高度匹配方法 和系统，用于实现将低分辨率热红外云高数据匹配到相应的高分辨率可见光云检测数据。
[0006] 第一方面，本发明提供一种基于热红外数据的云边缘高度匹配方法，所述方法包 括：
[0007] 获取同一时间区域的可见光云检测数据和热红外云高数据；
[000引根据所述可见光云检测数据，获取目标图，所述目标图为可见光云检测数据边缘 像素所组成的像素集合；
[0009] 根据所述热红外云高数据，获取背景图，所述背景图为热红外云高数据边缘像素 所组成的像素集合；
[0010] 选取所述目标图上的一个像素点作为目标点，并根据所述目标点对背景图中的像 素进行欧氏距离变换，获取欧氏距离变换数据；
[0011] 根据所述欧氏距离变换数据，通过预设捜索算法，获取所述目标点的高度值，对所 述目标点进行匹配。
[0012] 优选地，在获取背景图之前，所述方法还包括：
[0013] 获取所述可见光云检测数据的分辨率；
[0014] 将所述热红外云高数据中的非云区域设定为预设高度值的云区域，获取设定后的 热红外云高数据；
[0015] 将所述设定后的热红外云高数据进行重采样，并在重采样之后还原非云区域，获 取与所述可见光云检测数据相同分辨率的热红外云高数据。
[0016] 优选地，所述获取所述目标点的高度值，对所述目标点进行匹配，包括：
[0017] 根据所述欧氏距离变换数据，获取欧氏距离变换图；
[0018] 选取所述欧氏距离变换图上的区域作为围线区，所述围线区为W所述目标点为圆 屯、，具有预设捜索半径的圆；
[0019] 计算每个候选点与所述目标点的距离和，所述候选点为所述围线区像素的集合；
[0020] 根据所述每个候选点与所述目标点的距离和，计算每个候选点与所述目标点的距 罔权值；
[0021 ]根据所述每个候选点与所述目标点的距离和W及所述每个候选点与所述目标点 的距离权值，计算所述目标点的高度值，对所述目标点进行匹配。
[0022]优选地，所述计算每个候选点与所述目标点的距离和，包括： .巧
[002；3]放=2]4，
[0024] 其中，i为候选点编号，n为候选点个数，di为第i个候选点与所述目标点的距离，Sd 为每个候选点与所述目标点的距离和。
[0025] 优选地，所述计算每个候选点与所述目标点的距离权值，包括：
[0026] wi = di/Sd,
[0027] 其中，Wi为第i个候选点与所述目标点的距离权值。
[0028] 优选地，所述计算所述目标点的高度值，包括： 巧
[0029] 好= S",*''',- i-l
[0030] 其中，hi为第i个候选点的高度值，H为目标点的高度值。
[0031] 优选地，在计算所述目标点的高度值之后，所述方法还包括：
[0032] 选取所述目标图上的另一个像素点作为另一目标点，并根据所述另一目标点对背 景图中的像素进行欧氏距离变换，获取另一欧氏距离变换数据；
[0033] 根据所述另一欧氏距离变换数据，通过围线捜索，获取所述另一目标点的高度值， 对所述另一目标点进行匹配；
[0034] 执行所述选取所述目标图上的另一个像素点作为另一目标点的步骤，直至完成所 有所述目标图上的像素点匹配。
[0035] 第二方面，本发明提供一种基于热红外数据的云边缘高度匹配系统，所述系统包 括：
[0036] 数据获取单元，用于获取同一时间区域的可见光云检测数据和热红外云高数据；
[0037] 数据提取单元，用于根据所述数据获取单元获取的可见光云检测数据和热红外云 高数据，获取目标图和背景图，所述目标图为可见光云检测数据边缘像素所组成的像素集 合，所述背景图为热红外云高数据边缘像素所组成的像素集合；
[0038] 数据匹配单元，用于根据数据提取单元获取的目标图和背景图，选取所述目标图 上的一个像素点作为目标点，并获取所述目标点的高度值，对所述目标点进行匹配。
[0039] 由上述技术方案可知，本发明提供了一种基于热红外数据的云边缘高度匹配方法 和系统，获取同一时间区域的可见光云检测数据和热红外云高数据，通过欧氏距离变换并 根据预设捜索算法进行围线捜索，将低分辨率热红外云高数据匹配到相应的高分辨率可见 光云检测数据。本发明能够实现将低分辨率热红外云高数据匹配到相应的高分辨率可见光 云检测数据，获取高分辨率、细节丰富且具有差异性的云高度分布结果，一定程度上解决了 热红外技术获取云高度数据在分辨率上的局限性。
【附图说明】
[0040] 为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W 根据运些图获得其他的附图。
[0041] 图1为本发明一实施例提供的一种基于热红外数据的云边缘高度匹配方法的流程 示意图；
[0042] 图2为本发明另一实施例提供的一种基于热红外数据的云边缘高度匹配方法的流 程示意图；
[0043] 图3为本发明一实施例提供的一种基于热红外数据的云边缘高度匹配系统的结构 示意图；
[0044] 图4为本发明的预设捜索算法原理图。
【具体实施方式】
[0045] 下面结合附图和实施例，对本发明的【具体实施方式】作进一步详细描述。W下实施 例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0046] 图1示出了本发明一实施例提供的一种基于热红外数据的云边缘高度匹配方法的 流程示意图，如图1所示，本发明的一种基于热红外数据的云边缘高度匹配方法，所述方法 包括：
[0047] S11、获取同一时间区域的可见光云检测数据和热红外云高数据。
[004引可W理解的是