基于多普勒天气雷达资料的阵风锋自动识别方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106526558A(43)申请公布日2017.03.22(21)申请号201610858401.X(22)申请日2016.09.27(71)申请人天津大学地址300072天津市南开区卫津路92号(72)发明人王萍袁悦(74)专利代理机构天津市北洋有限责任专利代理事务所12201代理人李丽萍(51)Int.Cl.G01S7/41(2006.01)G01S7/292(2006.01)G01S13/95(2006.01)权利要求书3页说明书10页附图3页(54)发明名称基于多普勒天气雷达资料的阵风锋自动识别方法(57)摘要本发明公开了基于多普勒天气雷达资料的阵风锋自动识别方法，所述方法包括以下步骤：1)依据阵风锋的雷达表现特征利用局部二值化算法提取出弱窄带回波疑似区域；2)对弱窄带回波疑似区域进行分割、连接和筛选处理，得到弱脊状带对应的骨架图像；3)由当前时刻和前一时刻的两幅低仰角雷达图像得到光流场，将步骤2)得到的弱脊状带对应的骨架图像中前后时刻匹配的骨架拟定为疑似阵风锋，根据该疑似阵风锋的位置和速度与风暴单体的位置和速度的关系及该疑似阵风锋的走向与速度的关系识别出阵风锋。本方法实现了阵风锋的自动检测，对灾害进行及时的预警，减少了经济损失和人员伤亡；并通过实验验证了本方法的有效性。CN106526558ACN106526558A权利要求书1/3页1.一种基于多普勒天气雷达资料的阵风锋自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、依据阵风锋的雷达表现特征，利用局部二值化算法提取出弱窄带回波疑似区域；步骤如下：1-1)设一幅低仰角雷达图像的大小为N×N，对中间[N-(2n+1)×(2n+1)]×[N-(2n+1)×(2n+1)]区域内的像素点pij进行其是否属于弱脊状区域的判断；1-2)求出区域[N-(2n+1)×(2n+1)]×[N-(2n+1)×(2n+1)]内大于等于35dBZ的连通区域ωi，i＝1,2，…s，计算该连通区域ωi的面积si及该连通区域ωi外包矩形长度li，对于面积si小于S1或外包矩形长度li小于L1的连通区域进行标记，得到ωj′，j＝1,2，…m，m≤s；1-3)若像素点pij的反射率值f(i,j)∈x1或f(i,j)∈x2且f(i,j)∈ωj′，其中x1＝[5,35)dBZ，x2＝[35,40)dBZ，执行1-4)，否则，执行1-5)1-4)在以该像素点pij为中心的区域根据式(1)做卷积运算，得到卷积运算结果g1(i,j)和g2(i,j)，当f(i,j)≥g1(i,j)且f(i,j)>g2(i,j)，则认为像素点pij属于弱窄带回波疑似区域Ω，并将该像素点pij置为前景，否则，置为背景；1-5)将像素点pij置为背景，至此将低仰角雷达图像转化为一张二值图；1-6)计算步骤1-5)所形成的二值图中各个连通区域的面积和外接矩形长度，将连通区域面积小于S2或外接矩形长度小于L2的连通区域置为背景；从而提取出弱窄带回波疑似区域；步骤二、对弱窄带回波疑似区域进行分割、连接和筛选处理，得到弱脊状带对应的骨架图像；步骤如下：2-1)对步骤一提取出的弱窄带回波疑似区域的轮廓进行除毛刺处理，再进行细化得到区域的骨架图像A；2-2)在上述骨架图像A中的骨架交叉点和折点处断开骨架，得到骨架图像B，包括：依照折点的特点通过计算骨架上某点两侧切线夹角识别出折点，即沿骨架行进，若由某点到其前侧第n个点的向量与该点到其后侧第n个点的向量的夹角小于135度，则认为该点为折点；利用局部二值模式算子检测出端点和交叉点，即针对步骤2-1)得到的骨架图像，骨架图像中取值为1的点p为可能的端点或交叉点，以该点p为中心，考察其3×3区域及5×5区域边界的取值分布；其中，5×5区域边界点若取值为1，但在5×5范围内与区域中心不连通，则将该点置为0，分别从上述3×3区域及5×5区域的左上角开始沿逆时针方向形成8位01链码和16位01链码来描述所述两个区域边界的取值分布；然后分别沿两个区域边界循环一周，记录依次取值变化的次数n3(p)和n5(p)，若n3(p)＝2，则点p为端点；若n3(p)≥6或n5(p)≥6，则点p为交叉点；在上述折点和交叉点处断开骨架，从而得到骨架图像B；2-3)通过端点匹配的方法将骨架图像B中任意两段不连通的曲线连接；2CN106526558A权利要求书2/3页根据阵风锋走向平缓的特点，设：曲线li的端点A和曲线lj(j≠i)的端点B的匹配条件如下：式(2)中，L＝30km，Φ1＝Φ2＝Φ3＝-0.7，li和lj表示曲线i和j的长度，指由端点A沿曲线i在端点A处切线的方向指向远离该曲线的向量，指由端点B沿曲线j在端点B处切线的方向指向远离该曲线的向量；