一种气象卫星对流云团识别与边界追踪方法技术

本发明专利技术公开了一种气象卫星对流云团识别与边界追踪方法，包括以下步骤：读取气象卫星格点数据，并按照一定的数据结构表示；制定格点编码规则并对每个格点进行有效编码；依据算法识别追踪每个格点，使其隶属于风暴云团；对风暴云团进行边界扫描，得到其边界点集合；最终结果是云团集合，包含若干云团，每个云团具有编号、边界以及组成云团的格点，每个格点自包含空间属性和物理属性。本发明专利技术提供的气象卫星对流云团识别与边界追踪方法不再局限于图像灰度识别，实现规则格点场的特征识别与边界追踪方法；能够取得每个格点的空间属性和物理属性全信息数据，为精细化数据分析提供数据支撑。撑。撑。

【技术实现步骤摘要】
一种气象卫星对流云团识别与边界追踪方法


[0001]本专利技术属于气象监测
，具体涉及一种气象卫星对流云团识别与边界追踪方法。

技术介绍

[0002]雷暴大风、冰雹、短时强降水、龙卷等强对流天气常常给人们的日常生活和生产造成很大损失，对航空飞行安全造成极大威胁。强对流天气具有空间尺度小、发生发展快、破坏性强等特点，对其精准监测、提前预警一直是气象预报业务服务中的难点，也是灾害性天气监测预警的迫切需求。气象卫星监测资料能提供大范围、全天候的多通道、高时空分辨率的探测信息，大大提高了对自然灾害监测能力，为天气预报和气候变化监测提供了大量有用的信息。尤其对高山、高原、沙漠、海洋、极地常规观测资料不足地区及对中小尺度强对流天气的监测，卫星资料具有不可替代的优势，有助于追踪预警灾害性天气。
[0003]现有技术中，一般有基于OpenCV的图像灰度追踪和基于图像的边缘检测算法。已有的气象卫星云团识别多基于卫星图像，采用阈值法做灰度追踪，虽然能捕捉对流云团的范围和移动轨迹，但却无法精细刻画云团内部精细物理属性。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种气象卫星对流云团识别与边界追踪方法。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术技术方案如下：一种气象卫星对流云团识别与边界追踪方法，包括以下步骤：S1数据处理：读取气象卫星格点数据，并按照一定的数据结构表示；S2格点编码：制定格点编码规则并对每个格点进行有效编码；S3云团识别：依据算法识别追踪每个格点，使其隶属于风暴云团；S4边界追踪：对风暴云团进行边界扫描，得到其边界点集合；S5结果输出：最终结果是云团集合，包含若干云团，每个云团具有编号、边界以及组成云团的格点，每个格点自包含空间属性和物理属性。
[0006]进一步的，在步骤S2之前还包括建立格点属性映射：读取格点数据，把每个格点的行列值存储到数据结构POINT的row和col字段中，经纬度值存储到lon和lat字段中，格点值存储到value字段中，flag标记字段置0，表示没有被追踪过。
[0007]进一步的，所述格点编码规则如下：对格点P进行编码，令pid字段值等于row*COLs+col，其中row、col分别为格点P的行列值，COLs为网格的总列数；使pid按行号和列号降序排列，保证pid最小的格点具有最小行号，并且在该行上面具有最小列号；经过编码后，保证每个格点有唯一ID值。
[0008]进一步的，步骤S3云团识别中，使用阈值滤波器，筛选出所有满足条件的格点，然后进行云团编组；具体步骤如下：
S301根据格点编码规则，对所有格点进行编码，使每个格点具有唯一ID；S302设定阈值，搜集符合条件的格点形成格点集合，并按格点ID大小降序排列；S303定义下标i，初始化组号gid=0；S304设置i=0；组号gid递增1；S305取出格点集合中ID值最小并且追踪标记flag为0的P
i
格点，设置P
i
的组标记GroupID=gid、追踪标记flag=1；S306在P
i
的八邻域方向上搜索，找到与其相邻的点P
i+1
，设置P
i+1
的组标记GroupID=gid、追踪标记flag=1；S307下标i递增1；S308重复步骤S306，如果没有找到符合条件的点，本组搜索结束；S309重复步骤S304，如果所有点都被追踪过，则初步编组结束；S310经过上面的步骤后，得到若干格点组；S311查看是否有相邻格点组/共享一个或多个相同格点的组相邻；S312如果有相邻格点组则合并相邻格点组为同一组，组号为两组中组号较小的值；S313重复步骤S311，直至没有相邻格点组，则编组过程结束。
[0009]进一步的，步骤S4边界追踪的具体步骤如下：S401找到一个云团第一个有效格点，该格点P0具有所在云团中最小ID值；S402定义一个方向变量dir，设置dir=7，表示从前一个边界点到当前边界点沿着边界的前一个移动方向；按照八邻域检测边界；S403按照逆时针方向搜索当前格点的八邻域，找到第一个与当前格点相邻的点P
i
，取得其相对与当前格点P0的八邻域方向值pdir，当dir为奇数时取值（pdir+6）mod 8，当dir为偶数时取值（pdir+7）mod 8，用于更新dir；S404如果P
i
和P1的位置相同，并且P
i
‑1和P0的位置相同则停止搜索，否则重复步骤S403；S405搜索到的边界由P0、P1、
……
、P
i
‑2组成；S406边界扫描结束，得到每个编组/云团的边界点集合。
[0010]进一步的，步骤S5结果输出中，最后输出的结果是数据结构GROUP的集合，其中GROUP的数量既是识别出来的云团数量，根据上述数据结构的定义，每个GROUP输出结果中不仅有云团边界的行列信息与经纬度信息，同时也包含了组成云团中的每个格点的属性信息。
[0011]有益效果：本专利技术提供的气象卫星对流云团识别与边界追踪方法，利用静止气象卫星探测的多通道数据，基于合适算法采用计算机自动处理技术对对流云团进行快速识别并对其边界追踪，能够及时发现强对流云团这种能够造成强烈灾害的天气系统的位置、发展强度并追踪其移动轨迹，从而对强对流天气提前预报预警。同时不再局限于图像灰度识别，实现规则格点场的特征识别与边界追踪方法；能够取得每个格点的空间属性和物理属性全信息数据，为精细化数据分析提供数据支撑。
附图说明
[0012]图1为本专利技术实施例的方法框架图；图2为本专利技术实施例中规则网格点八邻域空间拓扑结构图；图3为本专利技术实施例中云团识别的流程图；图4为本专利技术实施例中边界追踪示意图；图5为本专利技术实施例中边界追踪的流程图。
具体实施方式
[0013]以下参照具体的实施例来说明本专利技术。本领域技术人员能够理解，这些实施例仅用于说明本专利技术，其不以任何方式限制本专利技术的范围。
[0014]如图1所示，一种气象卫星对流云团识别与边界追踪方法，包括以下步骤：S1数据处理：读取气象卫星格点数据，并按照一定的数据结构表示POINT、GROUP、EDGE；S2格点编码：制定格点编码规则并对每个格点进行有效编码；S3云团识别：依据算法识别追踪每个格点，使其隶属于风暴云团；S4边界追踪：对风暴云团进行边界扫描，得到其边界点集合；S5结果输出：最终结果是云团集合，包含若干云团，每个云团具有编号、边界以及组成云团的格点，每个格点自包含空间属性和物理属性。
[0015]定义如下的数据结构POINT以对其进行描述：typedefstructPOINT{int row;//行int col;//列int pid;//点IDint GroupID;//组IDint EdgeID;//边界IDint flag;//标记float lon;//经度float lat;//纬度float value;//要素值}。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种气象卫星对流云团识别与边界追踪方法，其特征在于，包括以下步骤：S1数据处理：读取气象卫星格点数据，并按照一定的数据结构表示；S2格点编码：制定格点编码规则并对每个格点进行有效编码；S3云团识别：依据算法识别追踪每个格点，使其隶属于风暴云团；S4边界追踪：对风暴云团进行边界扫描，得到其边界点集合；S5结果输出：最终结果是云团集合，包含若干云团，每个云团具有编号、边界以及组成云团的格点，每个格点自包含空间属性和物理属性。2.如权利要求1所述的气象卫星对流云团识别与边界追踪方法，其特征在于，在步骤S2之前还包括建立格点属性映射：读取格点数据，把每个格点的行列值存储到数据结构POINT的row和col字段中，经纬度值存储到lon和lat字段中，格点值存储到value字段中，flag标记字段置0，表示没有被追踪过。3.如权利要求1所述的气象卫星对流云团识别与边界追踪方法，其特征在于，所述格点编码规则如下：对格点P进行编码，令pid字段值等于row*COLs+col，其中row、col分别为格点P的行列值，COLs为网格的总列数；使pid按行号和列号降序排列，保证pid最小的格点具有最小行号，并且在该行上面具有最小列号；经过编码后，保证每个格点有唯一ID值。4.如权利要求1所述的气象卫星对流云团识别与边界追踪方法，其特征在于，步骤S3云团识别中，使用阈值滤波器，筛选出所有满足条件的格点，然后进行云团编组；具体步骤如下：S301根据格点编码规则，对所有格点进行编码，使每个格点具有唯一ID；S302设定阈值，搜集符合条件的格点形成格点集合，并按格点ID大小降序排列；S303定义下标i，初始化组号gid=0；S304设置i=0；组号gid递增1；S305取出格点集合中ID值最小并且追踪标记flag为0的P
i
格点，设置P
i
的组标记GroupID=gid、追踪标记flag=1；S306在P
i
的八邻域方向上搜索，找到与其相邻的点P

【专利技术属性】
技术研发人员：张霞，申琳，申永辰，王振亚，于童，王迪，吕林宜，张亚春，
申请(专利权)人：长江生态环保集团有限公司，
类型：发明
国别省市：