CN111382698A - 云类型计算方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种云类型计算方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取气象卫星数据，根据气象卫星数据中携带的时间标识获取对应的预设通道；从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据；根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，关联关系具体根据云类型分布图中的亮温值、亮温差、反照率中至少之一与云类型得到。采用本方法能够提高云类型计算的效率。

Description

云类型计算方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及如计算机技术领域，特别是涉及一种云类型计算方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

云在全球辐射能量平衡中扮演着重要角色，不同种类的云基于各自不同的宏、微观物理属性(云厚、云高、云光学厚度、粒子有效半径等)，其发生、发展和演变均对云辐射强迫产生显著不同的影响。

气象卫星作为一种重要的云探测平台，具有全天候、范围广、连续性强等优点，其红外及可见光通道提供的云辐射信息在云反演研究中被广泛应用。目前利用卫星数据反演云分类有很多种方法，但是每种方法都要基于大量的数据统计或样本训练，反演过程较为复杂。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高计算效率的云类型计算方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种云类型计算方法，方法包括：

获取气象卫星数据，根据气象卫星数据中携带的时间标识获取对应的预设通道；

从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据；

根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，关联关系具体根据云类型分布图中的亮温值、亮温差、反照率中至少之一与云类型得到。

在其中一个实施例中，从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据，包括：

当时间标识为第一预设时间时，从气象卫星数据中读取三个预设通道对应的亮温值；

当时间标识为第二预设时间时，从气象卫星数据中读取一个预设通道对应的亮温值以及另一个预设通道对应的反照率。

在其中一个实施例中，根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，包括：

当时间标识为第一预设时间时，提取其中一个预设通道为基准通道，分别计算两个预设通道中的亮温值与基准通道中的亮温值的差值，得到两个亮温差，根据预先生成的第一关联关系获取与各亮温差组成的数据对对应的第一云类型；

当时间标识为第二预设时间时，根据预先生成的第二关联关系获取与亮温值和反照率组成的数据对对应的第二云类型。

在其中一个实施例中，第一关联关系的生成步骤包括：

获取第一时间标识对应的第一云类型分布图，从第一云类型分布图中读取由两个亮温差组成的数据对对应的第一色彩值；

查找第一色彩值对应的第一云类型；

建立两个亮温差以及第一云类型三者之间的第一关联关系。

第二关联关系的生成步骤包括：

获取第二时间标识对应的第二云类型分布图，从第二云类型分布图中读取由亮温值以及反照率组成的数据对对应的第二色彩值；

查找第二色彩值对应的第二云类型；

建立亮温值、反照率以及第二云类型三者之间的第二关联关系。

在其中一个实施例中，从第一云类型分布图中读取由两个亮温差组成的数据对对应的第一色彩值之前，还包括：

从第一云类型分布图中分别读取各数据对对应的像素值；

当像素值对应非彩色值时，获取数据对的相邻区域对应的邻域像素值，在云类型分布图中，根据邻域像素值对数据对的像素值进行赋值，生成重新赋值后的第一云类型分布图。

在其中一个实施例中，查找第一色彩值对应的第一云类型，包括：

获取色标卡，从色标卡中提取第一色彩值对应的第一云类型；

建立两个亮温差以及第一云类型三者之间的第一关联关系，包括：

获取第一云类型对应的第一云类型标识，建立两个亮温值以及第一云类型标识三者之间的第一关联关系；

建立亮温值、反照率以及第二云类型三者之间的第二关联关系，包括：

获取第二云类型对应的第二云类型标识，建立亮温值、反照率以及第二云类型标识三者之间的第二关联关系。

在其中一个实施例中，根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型之后，还包括：

获取目标区域的位置信息，根据位置信息建立坐标系；

获取坐标系中各坐标对对应的云类型；

获取云类型对应的色彩值，利用色彩值对各坐标系中的各坐标对进行赋值，生成目标区域的云类型分布图。

一种云类型计算装置，装置包括：

预设通道获取模块，用于获取气象卫星数据，根据气象卫星数据中携带的时间标识获取对应的预设通道；

通道数据获取模块，用于从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据；

云类型计算模块，用于根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，关联关系具体根据云类型分布图中的亮温值、亮温差、反照率中至少之一与云类型得到。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

上述云类型计算方法、装置、计算机设备和存储介质，获取气象卫星数据，根据气象卫星数据中携带的时间标识获取对应的预设通道；从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据；根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，由于关联关系具体根据云类型分布图中的亮温值、亮温差、反照率中至少之一与云类型预先得到，使得云类型的计算只需查找预先存储的关联关系即可，不需消耗大量的计算机资源，极大地提高了云类型的计算效率。

附图说明

图1为一个实施例中云类型计算方法的应用场景图；

图2为一个实施例中云类型计算方法方法的流程示意图；

图3为一个实施例中的第一预设时间对应的第一云类型分布图；

图4为一个实施例中的第二预设时间对应的第二云类型分布图；

图5为一个实施例中第一关联关系的生成方法的流程示意图；

图6为一个实施例中一种云类型分布图生成方法的流程示意图；

图7为一个实施例中的一种生成的云类型分布图；

图8为一个实施例中云类型计算方法装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请的描述中，使用的例如“第一”和“第二”的表述来描述本发明的各个名词，但它们并未意于限定相对应的名词，例如，“第一”和“第二”的表述并未旨在限定相对应名词的顺序或重要性，该表述用于将一个名词和另一个名词区分开。

本申请提供的云类型计算方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，卫星102通过网络与服务器104进行通信。服务器104获取卫星102中的数据，根据气象卫星数据中携带的时间标识获取对应的预设通道；从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据；根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，关联关系具体根据云类型分布图中的亮温值、亮温差、反照率中至少之一与所述云类型得到。

其中，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。当服务器104为独立的服务器时，服务器104中可以部署多个数据库，每个数据库中可以存储特定业务的业务数据表；当服务器104为多个服务器组成的服务器集群时，每个服务器中部署的数据库中可以存储特定业务的业务数据表。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种云类型计算方法，以该方法应用于图1中的服务器104为例进行说明，在其他实施例中，该方法也可以应用于终端，方法包括以下步骤：

步骤210，获取气象卫星数据，根据气象卫星数据中携带的时间标识获取对应的预设通道。

气象卫星作为一种重要的云探测平台，具有全天候、范围广、连续性强等优点，其红外及可见光通道提供的云辐射信息在云反演研究中被广泛应用。国际卫星云气候计划(ISCCP)的标准云分类方案大部分基于静止气象卫星的探测结果提出，并被广泛用于云分类研究当中。气象卫星数据是气象卫星对地球及其大气层进行气象观测观测得到的数据，气象卫星数据中可包含多个通道数据，不同通道数据对应不同的中心波长，如总共可有16个通道，包含3个可见光波段(可合成全彩图)、3个近红外波段、10个红外波段，观测频率每10分钟1次。

气象卫星在不同时间段探测到的气象卫星数据时不同，并且气象卫星数据中可携带该数据被探测的时间，如根据气象卫星数据的文件名称即可获取气象卫星数据对应的时间标识。具体地，可包含在白天探测到的气象卫星数据以及夜间探测到的气象卫星数据。

步骤220，从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据。

具体地，从气象卫星数据中包含多个通道对应的数据。服务器根据获取的时间标识，查找时间标识对应的预设通道，然后从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据。如时间标识对应的预设通道为B14通道、B15通道以及B09通道，那么服务器将从B14通道、B15通道以及B09通道中读取对应的通道数据。进一步地，通道数据中可包含亮温值以及反照率。其中，亮温值是一种温度特性的表示，是从地面到高空各层次的大气温度特性的综合结果。

步骤230，根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，关联关系具体根据云类型分布图中的亮温值、亮温差、反照率中至少之一与云类型得到。

关联关系的存储方式可为查找表，在查找表中存储了某一个通道中的通道数据与云类型之间的关联关系。具体地，关联关系的存储格式可以为excel格式的查找表。服务器读取获取到的查找表，从查找表中获取与通道数据对应的云类型。

云类型分布图中存储了某一个通道的通道数据与云类型之间的对应的关系。如图3所示，提供了一个实施例中的第一预设时间对应的第一云类型分布图。具体地，可将云类型分布图设置在一个坐标系中，在图3中横坐标对应某一个通道数据中的亮温值，纵坐标对应某一个通道数据中的反照率，并且在该坐标系中每一个亮温值与反照率组成的坐标对还对应一个云类型。具体地，可通过读取该坐标对对应的像素值，查找预先存储的像素值与云类型之间的关系，得到该像素值对应的云类型。其中，云类型分布图中横坐标为从气象卫星数据中读取的卫星红外11μm(IR1通道)红外通道的亮温值，纵坐标是卫星可见光通道(VIS通道)的反照率。

在本实施例中，根据云类型分布图得到的关联关系是卫星不同通道数据与云类型的对应关系，是一个查找表格，从而通过查找表格中的关联关系就可以得到不同通道数据对应的云类型，这种方法只需要利用气象卫星数据即可得到对应的云类型，从而大大的提高了反演云类型的效率。并且对云类型的计算只需要直接读取预先存储的关联关系如excel表格即可得到云类型，极大地提高了对云类型获取的效率。

在其中一个实施例中，从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据，包括：当时间标识为第一预设时间时，从气象卫星数据中读取三个预设通道对应的亮温值。当时间标识为第二预设时间时，从气象卫星数据中读取一个预设通道对应的亮温值以及另一个预设通道对应的反照率。

第一预设时间以及第二预设时间可以对应一个时间段，该时间段可以为夜间时间段，也可以是白天时间段。具体地，第一预设时间与第二预设时间可以对应不同的时间段，如第一预设时间为夜间，对应的时间区域为17时-第二天09时，第二预设时间为白天，对应的时间区域为09时-17时；第一预设时间与第二预设时间可以对应相同的时间段，如都可以对应夜间时间段或者都可以对应白天时间段；或者第一时间对应的时间段与第二时间对应的时间段可以有部分重叠。在其他实施例中，第一时间和第二时间还可以对应一个具体的时刻，如第一时间为白天09点，第二时间为夜间17点。在本申请中关于第一时间与第二时间的范围不做限制，用户可以根据具体的需求自行设定。

不同预设时间对应不同的通道数据，如预设时间对应为白天时，从气象卫星数据中读取B14通道中的亮温值以及VIS通道中的反照率，当预设时间对应夜间时，从气象卫星数据中读取B14通道、B15通道以及B09通道的亮温值。在其他实施例中，也可以第一预设时间对应白天第二预设时间对应夜间，在此不作限制。

在其中一个实施例中，根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，包括：当时间标识为第一预设时间时，提取其中一个预设通道为基准通道，分别计算两个预设通道中的亮温值与基准通道中的亮温值的差值，得到两个亮温差，根据预先生成的第一关联关系获取与各亮温差组成的数据对对应的第一云类型。

具体地，服务器获取到的两个通道中每个通道数据所覆盖的地理范围都是一样的，如可以为一个半球的范围数据。然后服务器对获取到的两个通道中的相对应位置处的亮温值进行求差值，得到各个位置对应的亮温差。当服务器判断时间标识为第一预设时间时，从气象卫星数据中读取B14通道、B15通道以及B09通道的亮温值，然后选取B14通道为基准通道，计算B15通道中的亮温值与B14通道中的亮温值的差值得到第一亮温差，计算B09通道中的亮温值与B14通道中的亮温值的差值得到第二亮温差。然后以第一亮温差为纵坐标以第二亮温差为横坐标组成数据对，从预先生成的第一关联关系中查找数据对对应的第一云类型。其中第一关联关系中存储了第一亮温差和第二亮温差组成的数据对对应的第一云类型。

当时间标识为第二预设时间时，根据预先生成的第二关联关系获取与亮温值和反照率组成的数据对对应的第二云类型。

当服务器判断时间标识为第二预设时间时，从气象卫星数据中读取B14通道中的亮温值以及VIS通道中的反照率，然后以亮温值为横坐标以反照率为纵坐标组成数据对，从预先生成的第二关联关系中查找数据对对应的第二云类型。其中第二关联关系中存储了B14通道中的亮温值以及VIS通道中的反照率组成的数据对对应的第二云类型。

在其中一个实施例中，如图5所示，提供了第一关联关系的生成方法的流程示意图，包括：

步骤510，获取第一时间标识对应的第一云类型分布图，从第一云类型分布图中读取由两个亮温差组成的数据对对应的第一色彩值。

具体地，不同时间标识对应不同的云类型分布图。服务器根据接收到的第一时间标识获取对应的第一云类型分布图。服务器可以从第一云类型分布图中读取亮温差对应的第一色彩值，或者两个亮温差组成的数据对对应的第一色彩值。服务器读取第一云类型分布图后，获取第一云类型分布图中各像素点的像素值，如RGB值。

步骤520，查找第一色彩值对应的第一云类型。

服务器获取预先存储的第一色彩值与第一云类型之间的关系表，从关系表中查找第一色彩值对应的第一云类型。如服务器根据读取的每个像素点的颜色值，将颜色值转为第一云类型，clear(蓝色)为无云，cb红色为积雨云，Ns紫色为雨层云，Low cloud绿色为低云，Mid cloud淡蓝色为中云，thick Ci灰色为厚卷云，thin Ci黄色为薄卷云等。

步骤530，建立两个亮温差以及第一云类型三者之间的第一关联关系。

服务器根据获取到的亮温差组成的数据对以及第一云类型，建立亮温差与第一云类型度之间的第一关联关系。具体地，服务器将以上横坐标、纵坐标对应的亮温差数字及对应的第一云类型都输出到excel表格中，形成一个查找表。使得对云类型的计算只需要直接读预先存储的excel表格即可。

在其中一个实施例中，第二关联关系的生成方法，包括：获取第二时间标识对应的第二云类型分布图，从第二云类型分布图中读取由亮温值以及反照率组成的数据对对应的第二色彩值；查找第二色彩值对应的第二云类型；建立亮温值、反照率以及第二云类型三者之间的第二关联关系。

对于第二关联关系的生成方法，参照图5中第一关联关系的生成方法，在此不做赘述。

在本实施例中，对获取到的不同通道数据的云类型分布图进行处理，得到亮温值、亮温差、反照率其中至少一个与云类型之间的关联关系，使得后续对云类型计算的过程只需要查找预先存储的关联关系即可，无需再次进行云类型分布图的获取，并且通过查找关联关系的形式能够更加直观、准确地获取云类型数据，提高了云类型计算的效率以及准确率。

在其中一个实施例中，考虑到获取到的云类型分布图中可能会存在一些不期望的线条、杂色或者其他干扰信息，需要对不期望数据进行去除，如从云类型分布图中获取的黑色的线条，如网格线、坐标刻度值、虚线、实线、数字等进行去除，以保证能从云类型分布图中准确获取亮温值、亮温差以及反照率对应的色彩值，进而能够根据色彩值准确地获取到云类型数据。

具体地，服务器从第一云类型分布图中读取各数据对对应的第一色彩值之前，对获取到的第一云类型分布图进行预处理。具体地，预处理的步骤可包括：从第一云类型分布图中分别读取各数据对对应的像素值，其中像素值可以为RGB值；当像素值对应非彩色值时，如为灰度值时，服务器获取数据对的相邻区域对应的邻域像素值，如邻域像素值可以为当前像素的前一个像素点对应的像素值，也可以是三邻域区域对应的像素值的均值，其中三邻域区域是指3*3邻域像素点组成的区域。或者其他邻域范围中像素点对应的像素值的均值等，在此不做限定。

在第一云类型分布图中，根据邻域像素值对数据对的像素值进行赋值，生成重新赋值后的第一云类型分布图。实现了对第一云类型分布图中的非彩色像素值重新进行赋值，使得不期望的非彩色值不会对第一云类型信息的提取造成影响，进而可以对预处理后的第一云类型分布图进行关联关系的获取。

在本实施例中，利用邻域像素值对当前像素值进行赋值，实现了对第一云类型分布图中的非期望像素点的像素值进行处理，方便后续从第一云类型分布图中准确地读取数据，提高了数据读取的效率以及准确率。

在其中一个实施例中，服务器对获取的第一云类型分布图的预处理还可以包括对第一云类型分布图进行滤波处理，以去除不期望的像素点信息，如利用膨胀、腐蚀算法去除第一云类型分布图中不期望的小区域像素值，通过锐化处理突出期望区域的像素值信息等，在此不做限制。并且，对获取到的第一云类型分布图进行预处理，得到关联关系后，后续对第一云类型的计算只需要直接读取关联关系如excel表格即可，无需再次对第一云类型分布图再次进行预处理，故而提高了计算第一云类型的效率。

在本申请中对第二云类型分布图的预处理参照对第一云类型分布图的处理方法，在此不做赘述。

在其中一个实施例中，查找第一色彩值对应的第一云类型，包括：获取色标卡，从色标卡中提取第一色彩值对应的第一云类型。

色标卡中包含了第一云类型与第一色彩值之间的对应关系，比如为依次标示有不同色彩对应的第一云类型，其中不同的第一云类型对应不同的颜色值，实现颜色值与云类型的一一对应，如一共有七种颜色值分别对应七种云类型，clear(蓝色)为无云，cb红色为积雨云，Ns紫色为雨层云，Low cloud绿色为低云，Mid cloud淡蓝色为中云，thick Ci灰色为厚卷云，thin Ci黄色为薄卷云。故而服务器可利用色标卡查找第一色彩值对应得第一云类型。

在其中一个实施例中，查找第二色彩值对应的第二云类型，包括：获取色标卡，从色标卡中提取第二色彩值对应的第二云类型。在本申请中从色标卡中提取第二色彩值对应的第二云类型的方法参照从色标卡中提取第一色彩值对应的第一云类型的处理方法，在此不做赘述。

建立两个亮温差以及第一云类型三者之间的第一关联关系，包括：获取第一云类型对应的第一云类型标识，建立两个亮温值以及第一云类型标识三者之间的第一关联关系。

具体地，服务器根据读取的每个像素点的颜色值所对应的横纵坐标的位置，将颜色根据色标卡对应的第一云类型转为第一云类型标识，如数字，即用数字代表第一云类型，以便于保存在excel表格中，如可以1代表无云，2代表积雨云，3代表雨层云，4代表低云，5代表中云(高积云)，6代表厚卷云，7代表薄卷云。在其他实施例中，第一云类型标识的形式不作限定。然后建立两个亮温值以及第一云类型标识三者之间的第一关联关系。

在另一个实施例中，建立亮温值、反照率以及第二云类型三者之间的第二关联关系，包括：获取第二云类型对应的第二云类型标识，建立亮温值、反照率以及第二云类型标识三者之间的第二关联关系。

对第二关联关系的实施例的描述请参照第一关联关系建立的实施例描述，在此不作赘述。

在其中一个实施例中，根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型之后，还包括：获取目标区域的位置信息，根据位置信息建立坐标系。位置信息可以为经纬度信息，如以获取华东地区区域范围内的数据为例，截取的经纬度范围为：113E～124E，38N～24N。

然后，服务器对获取坐标系中各坐标对对应的云类型。

在其中一个实施例中，获取坐标系中各坐标对对应的云类型，包括：获取坐标系中各坐标对对应的亮温值、亮温差或者反照率，利用预先建立的关联关系查找与亮温值、亮温差、反照率其中至少一个对应的云类型。

最后，服务器获取云类型对应的色彩值，利用色彩值对各坐标系中的各坐标对进行赋值，生成目标区域的云类型分布图。进一步地，服务器还可以将生成的云类型分布图进行输出显示。

在本实施例中，提出一种高效的反演云类型的计算方法，该方法通过对获取的云类型分布图进行分析以及处理，得到不同通道数据与云类型对应的关系，建立的关联关系可以是一个查找表格，从而读取到的气象卫星数据，根据气象卫星数据中的携带的时间标识就能获取对应的查找表，通过查找表格得到通道数据对应的云类型，这种方法只需要利用气象卫星数据即可得到对应的云类型，从而大大的提高了反演云类型的效率。

如图6，提供了一种云类型分布图生成方法的流程示意图，包括：

步骤610，读取白天和夜间的云类型分布图。

具体地，服务器分别读取白天也就是第二时间标识对应的第二云类型分布图，以及夜间也就是第一时间标识对应的第一云类型分布图。并且服务器只读取第一云类型分布图以及第二云类型分布图中的有效信息即图3以及图4中的方框内的部分像素部分，读取到的数据为图像中各像素点的RGB值。

步骤620，对读取的云类型分布图进行处理得到分布表，并输出为excel文件。

具体地，步骤620中的云类型分布图可以为第一云类型分布图也可以为第二云类型分布图。由于云类型分布图中有黑色的线条如刻度线，为了对颜色数值获取的结果不造成干扰，需要对云类型分布图进行图像与处理，包括：将方块内的刻度线的rgb值都赋值为与周围的颜色一致。服务器利用图像处理算法去除云类型分布图中的不期望数据信息，然后对云类型分布图进行像素值读取得到关联关系对应的查找表，如可以为excel格式的查找表。

对于图3，横坐标的范围为185～315K，纵坐标的范围为0～1，将横坐标分为1300等份，即每一份代表0.1K，纵坐标分为100等份，即每一份代表0.01；对于图4，横坐标的范围为-60～4K，纵坐标的范围为-8～2K，将横坐标分为640等份，即每一份代表0.1K，纵坐标分为1000等份，即每一份代表0.01K。将以上横坐标、纵坐标对应的数字及对应的代表云类型的数字都输出到excel表格中，形成两个云分类分布表，分别为白天云分类分布excel文件表和夜间的云分类分布excel文件分布表。

步骤630，判断卫星数据时间，根据时间读取白天或夜间对应的excel文件。

服务器根据气象卫星数据的文件名称判断卫星数据的时间，根据时间确定读取白天或者夜间对应的云分类分布excel文件。具体地，服务器通过卫星数据的文件名称即可获取卫星数据的时间，若为09时-17时之间，则定为白天，读取图3对应的excel表，若为17时-第二天09时，则定为夜间，读取图4对应的excel表。

步骤640，读取气象卫星数据，获取所需要的通道的亮温值及可见光通道的反照率。

具体地，若为白天，则读取B14和VIS通道数据，若为夜间，则读取B14，B15、B09通道数据；可截取任意地区范围内的数据(其中，葵花8号卫星数据有16个通道数据，每个通道数据所覆盖的范围都是一样的，即一个半球的范围，实际应用中往往只需截取一定范围内的数据)，本专利以截取华东地区区域范围内的数据为例，截取的经纬度范围为：113E～124E，38N～24N。

步骤650，若为白天，则直接取相对应通道的值，若为夜间，则需要计算相对应通道的亮温值的差。

具体地，根据步骤630中判断的时间段，判断是否需要计算两个通道的亮温差，若为白天，则直接读取步骤640中选定的通道的数据，若为夜间，则先读取步骤640中选定的各通道的数据，然后分别计算B15与B14的差值得到亮温差，以及B09与B14的差值得到亮温差。

步骤660，查找每个像素点的通道值对应的云分类，得到所有像素点对应的云类型。

具体地，服务器根据步骤650中的横纵坐标的值，在excel表中查找每个像素点所对应的云类型的数字，得到所有像素点对应的云类型。

步骤670，输出图像。

具体地，服务器根据每个像素点的云类型，得到云类型分布图，并输出展示。具体地如图7所示，提供了一种生成的云类型分布图。

本申请提出一种简单的反演云分类的方法，该方法直接读取云分类的光谱空间云分布范围。因此利用卫星不同通道数据的亮温值及可见光通道的反照率或亮温差(横纵坐标)在图中的分布位置，即可找到横纵坐标所在的位置对应的云属于什么类型。这种方法只需要利用气象卫星数据即可得到对应的云类型，从而大大的提高了反演云类型的效率。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种云类型计算装置，包括：

预设通道获取模块810，用于获取气象卫星数据，根据气象卫星数据中携带的时间标识获取对应的预设通道。

通道数据获取模块820，用于从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据。

云类型计算模块830，用于根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，关联关系具体根据云类型分布图中的亮温值、亮温差、反照率中至少之一与云类型得到。

在其中一个实施例中，通道数据获取模块820，包括：

第一数据获取单元，用于当时间标识为第一预设时间时，从气象卫星数据中读取三个预设通道对应的亮温值。

第二数据获取单元，用于当时间标识为第二预设时间时，从气象卫星数据中读取一个预设通道对应的亮温值以及另一个预设通道对应的反照率。

在其中一个实施例中，云类型计算模块830，包括：

第一云类型计算单元，用于当时间标识为第一预设时间时，提取其中一个预设通道为基准通道，分别计算两个预设通道中的亮温值与基准通道中的亮温值的差值，得到两个亮温差，根据预先生成的第一关联关系获取与各亮温差组成的数据对对应的第一云类型。

第二云类型计算单元，用于当时间标识为第二预设时间时，根据预先生成的第二关联关系获取与亮温值和反照率组成的数据对对应的第二云类型。

在其中一个实施例中，装置还包括：

第一色彩值读取模块，用于获取第一时间标识对应的第一云类型分布图，从第一云类型分布图中读取由两个亮温差组成的数据对对应的第一色彩值。

第一查找模块，用于查找第一色彩值对应的第一云类型；

第一关系建立模块，用于建立两个亮温差以及第一云类型三者之间的第一关联关系。

第二色彩值读取模块，用于获取第二时间标识对应的第二云类型分布图，从第二云类型分布图中读取由亮温值以及反照率组成的数据对对应的第二色彩值。

第二查找模块，用于查找第二色彩值对应的第二云类型。

第二关系建立模块，用于建立亮温值、反照率以及第二云类型三者之间的第二关联关系。

在其中一个实施例中，装置还包括：

像素值读取模块，用于从第一云类型分布图中分别读取各数据对对应的像素值。

像素赋值模块，用于当像素值对应非彩色值时，获取数据对的相邻区域对应的邻域像素值，在第一云类型分布图中，根据邻域像素值对数据对的像素值进行赋值，生成重新赋值后的第一云类型分布图。

在其中一个实施例中，第一查找模块，包括：

第一云类型提取单元，用于获取色标卡，从色标卡中提取第一色彩值对应的第一云类型。

第一关系建立模块，包括：

第一关系建立单元，用于获取第一云类型对应的第一云类型标识，建立两个亮温值以及第一云类型标识三者之间的第一关联关系。

第二关系建立模块，包括：

第二关系建立单元，用于获取第二云类型对应的第二云类型标识，建立亮温值、反照率以及第二云类型标识三者之间的第二关联关系。

在其中一个实施例中，装置还包括：

坐标系建立模块，用于获取目标区域的位置信息，根据位置信息建立坐标系。

坐标对云类型获取模块，用于获取坐标系中各坐标对对应的云类型。

分布图生成模块，用于获取云类型对应的色彩值，利用色彩值对各坐标系中的各坐标对进行赋值，生成目标区域的云类型分布图。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储云类型以及气象卫星数据相关数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种云类型计算方法。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取气象卫星数据，根据气象卫星数据中携带的时间标识获取对应的预设通道；从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据；根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，关联关系具体根据云类型分布图中的亮温值、亮温差、反照率中至少之一与云类型得到。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据的步骤时还用于：当时间标识为第一预设时间时，从气象卫星数据中读取三个预设通道对应的亮温值；当时间标识为第二预设时间时，从气象卫星数据中读取一个预设通道对应的亮温值以及另一个预设通道对应的反照率。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型的步骤时还用于：当时间标识为第一预设时间时，提取其中一个预设通道为基准通道，分别计算两个预设通道中的亮温值与基准通道中的亮温值的差值，得到两个亮温差，根据预先生成的第一关联关系获取与各亮温差组成的数据对对应的第一云类型；当时间标识为第二预设时间时，根据预先生成的第二关联关系获取与亮温值和反照率组成的数据对对应的第二云类型。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现第一关联关系的生成方法的步骤时还用于：获取第一时间标识对应的第一云类型分布图，从第一云类型分布图中读取由两个亮温差组成的数据对对应的第一色彩值；查找第一色彩值对应的第一云类型；建立两个亮温差以及第一云类型三者之间的第一关联关系；处理器执行计算机程序时实现第二关联关系的生成方法的步骤时还用于：获取第二时间标识对应的第二云类型分布图，从第二云类型分布图中读取由亮温值以及反照率组成的数据对对应的第二色彩值；查找第二色彩值对应的第二云类型；建立亮温值、反照率以及第二云类型三者之间的第二关联关系。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现从第一云类型分布图中读取由两个亮温差组成的数据对对应的第一色彩值之前的步骤时还用于：从第一云类型分布图中分别读取各数据对对应的像素值；当像素值对应非彩色值时，获取数据对的相邻区域对应的邻域像素值，在第一云类型分布图中，根据邻域像素值对数据对的像素值进行赋值，生成重新赋值后的第一云类型分布图。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现查找第一色彩值对应的第一云类型的步骤时还用于：获取色标卡，从色标卡中提取色彩值对应的第一云类型；处理器执行计算机程序时实现建立两个亮温差以及第一云类型三者之间的第一关联关系的步骤用于时：获取第一云类型对应的第一云类型标识，建立两个亮温值以及第一云类型标识三者之间的第一关联关系；处理器执行计算机程序时实现建立亮温值、反照率以及第二云类型三者之间的第二关联关系的步骤时还用于：获取第二云类型对应的第二云类型标识，建立亮温值、反照率以及第二云类型标识三者之间的第二关联关系。

在其中一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型之后的步骤还用于：获取目标区域的位置信息，根据位置信息建立坐标系；获取坐标系中各坐标对对应的云类型；获取云类型对应的色彩值，利用色彩值对各坐标系中的各坐标对进行赋值，生成目标区域的云类型分布图。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取气象卫星数据，根据气象卫星数据中携带的时间标识获取对应的预设通道；从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据；根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，关联关系具体根据云类型分布图中的亮温值、亮温差、反照率中至少之一与云类型得到。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据的步骤时还用于：当时间标识为第一预设时间时，从气象卫星数据中读取三个预设通道对应的亮温值；当时间标识为第二预设时间时，从气象卫星数据中读取一个预设通道对应的亮温值以及另一个预设通道对应的反照率。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型的步骤时还用于：当时间标识为第一预设时间时，提取其中一个预设通道为基准通道，分别计算两个预设通道中的亮温值与基准通道中的亮温值的差值，得到两个亮温差，根据预先生成的第一关联关系获取与各亮温差组成的数据对对应的第一云类型；当时间标识为第二预设时间时，根据预先生成的第二关联关系获取与亮温值和反照率组成的数据对对应的第二云类型。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现第一关联关系的生成方法的步骤时还用于：获取第一时间标识对应的第一云类型分布图，从第一云类型分布图中读取由两个亮温差组成的数据对对应的色彩值；查找第一色彩值对应的第一云类型；建立两个亮温差以及第一云类型三者之间的第一关联关系；计算机程序被处理器执行时实现第二关联关系的生成方法的步骤时还用于：获取第二时间标识对应的第二云类型分布图，从第二云类型分布图中读取由亮温值以及反照率组成的数据对对应的第二色彩值；查找第二色彩值对应的第二云类型；建立亮温值、反照率以及第二云类型三者之间的第二关联关系。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现从第一云类型分布图中读取由两个亮温差组成的数据对对应的第一色彩值之前的步骤时还用于：从第一云类型分布图中分别读取各数据对对应的像素值；当像素值对应非彩色值时，获取数据对的相邻区域对应的邻域像素值，在第一云类型分布图中，根据邻域像素值对数据对的像素值进行赋值，生成重新赋值后的第一云类型分布图。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现查找第一色彩值对应的第一云类型的步骤时还用于：获取色标卡，从色标卡中提取第一色彩值对应的第一云类型；计算机程序被处理器执行时实现建立两个亮温差以及第一云类型三者之间的第一关联关系的步骤用于时：获取第一云类型对应的第一云类型标识，建立两个亮温值以及第一云类型标识三者之间的第一关联关系；计算机程序被处理器执行时实现建立亮温值、反照率以及第二云类型三者之间的第二关联关系的步骤时还用于：获取第二云类型对应的第二云类型标识，建立亮温值、反照率以及第二云类型标识三者之间的第二关联关系。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型之后的步骤还用于：获取目标区域的位置信息，根据位置信息建立坐标系；获取坐标系中各坐标对对应的云类型；获取云类型对应的色彩值，利用色彩值对各坐标系中的各坐标对进行赋值，生成目标区域的云类型分布图。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种云类型计算方法，所述方法包括：

获取气象卫星数据，根据所述气象卫星数据中携带的时间标识获取对应的预设通道；

从所述气象卫星数据中读取所述预设通道对应的通道数据；

根据预先生成的关联关系获取与所述通道数据对应的云类型，所述关联关系具体根据云类型分布图中的亮温值、亮温差、反照率中至少之一与所述云类型得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述气象卫星数据中读取所述预设通道对应的通道数据，包括：

当所述时间标识为第一预设时间时，从所述气象卫星数据中读取三个预设通道对应的亮温值；

当所述时间标识为第二预设时间时，从所述气象卫星数据中读取一个预设通道对应的亮温值以及另一个预设通道对应的反照率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预先生成的关联关系获取与所述通道数据对应的云类型，包括：

当所述时间标识为第一预设时间时，提取其中一个预设通道为基准通道，分别计算两个所述预设通道中的亮温值与所述基准通道中的亮温值的差值，得到两个亮温差，根据预先生成的第一关联关系获取与各所述亮温差组成的数据对对应的第一云类型；

当所述时间标识为第二预设时间时，根据预先生成的第二关联关系获取与所述亮温值和所述反照率组成的数据对对应的第二云类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一关联关系的生成步骤包括：

获取第一时间标识对应的第一云类型分布图，从所述第一云类型分布图中读取由两个所述亮温差组成的数据对对应的第一色彩值；

查找所述第一色彩值对应的第一云类型；

建立两个所述亮温差以及所述第一云类型三者之间的第一关联关系；

所述第二关联关系的生成步骤包括：

获取第二时间标识对应的第二云类型分布图，从所述第二云类型分布图中读取由所述亮温值以及所述反照率组成的数据对对应的第二色彩值；

查找所述第二色彩值对应的第二云类型；

建立所述亮温值、所述反照率以及所述第二云类型三者之间的第二关联关系。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述第一云类型分布图中读取由两个所述亮温差组成的数据对对应的第一色彩值之前，还包括：

从所述第一云类型分布图中分别读取各所述数据对对应的像素值；

当所述像素值对应非彩色值时，获取所述数据对的相邻区域对应的邻域像素值，在所述第一云类型分布图中，根据所述邻域像素值对所述数据对的像素值进行赋值，生成重新赋值后的第一云类型分布图。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述查找所述第一色彩值对应的第一云类型，包括：

获取色标卡，从所述色标卡中提取所述第一色彩值对应的第一云类型；

所述建立两个所述亮温差以及所述第一云类型三者之间的第一关联关系，包括：

获取所述第一云类型对应的第一云类型标识，建立两个所述亮温值以及所述第一云类型标识三者之间的第一关联关系；

所述建立所述亮温值、所述反照率以及所述第二云类型三者之间的第二关联关系，包括：

获取所述第二云类型对应的云类型标识，建立所述亮温值、所述反照率以及所述第二云类型标识三者之间的第二关联关系。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据预先生成的关联关系获取与所述通道数据对应的云类型之后，还包括：

获取目标区域的位置信息，根据所述位置信息建立坐标系；

获取所述坐标系中各坐标对对应的云类型；

获取所述云类型对应的色彩值，利用所述色彩值对各所述坐标系中的各所述坐标对进行赋值，生成所述目标区域的云类型分布图。

8.一种云类型计算装置，其特征在于，所述装置包括：

预设通道获取模块，用于获取气象卫星数据，根据气象卫星数据中携带的时间标识获取对应的预设通道；

通道数据获取模块，用于从气象卫星数据中读取预设通道对应的通道数据；

云类型计算模块，用于根据预先生成的关联关系获取与通道数据对应的云类型，关联关系具体根据云类型分布图中的亮温值、亮温差、反照率中至少之一与云类型得到的。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

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