CN113534158B - 基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法 - Google Patents

基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及强对流天气预警技术领域，尤其涉及基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法，所述方法包括：根据随机森林的方法选取静止轨道气象卫星成像仪的敏感性通道；所述敏感性通道为与雷达反射率因子相关性强的通道；接收静止轨道气象卫星成像仪下传的敏感性通道数据，输入预先建立和训练好的雷达反射率因子反演模型，得到反演结果。本发明的方法为雷达未覆盖地区的灾害性天气提供基本的探测和诊断数据，可以较直观地了解雷达资料覆盖不完全的强对流系统和台风气旋强度分布的有益效果；可以缩短时间间隔，更利于监测快速发展的对流系统；并且具备更强的非线性重构的能力，反演精度更高。

Description

基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法
技术领域
本发明涉及强对流天气预警技术领域，尤其涉及基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法。
背景技术
灾害性天气往往表现出强度大、破坏性强、分布广、发展演变快、破坏力大的自然特征，引起广泛关注。快速有效地应对大风、强降水、山洪等灾害性天气事件，对减少人民群众生命财产安全威胁具有重要意义。预报这些突发性灾害天气系统的关键是及时观测，具有较高的空间分辨率，是态势感知和预报的基础。众所周知，具有高时空分辨率的多普勒天气雷达已成为分析和预报中、小尺度天气系统的最有效工具之一。迄今为止，基于雷达回波数据，许多成熟而可靠的天气监测、跟踪和外推方法得到了广泛的发展和应用。
然而，地球上很多地区仍然缺乏地基雷达的资料，如山地、海洋区域。这些资料的缺少极大地限制了雷达在天气监测方面的应用。相比之下，风云四号等静止轨道气象卫星成像系统可以连续地从太空捕获地球的图像，这些图像已经很好地应用于云团跟踪。卫星观测，特别是当前地球气象卫星的高频对流云跟踪观测，可以填补雷达观测的空白，监测灾害天气的快速生成和发展。
现有技术使用了静止轨道气象卫星预警产品(或者融合了数值预报模式资料)来探测强对流天气，但技术还停留在识别与分割，缺乏雷达回波的强度信息的捕捉。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术缺陷，提出了基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法。
为了实现上述目的，本发明提出了一种基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法，所述方法包括：
根据随机森林的方法选取静止轨道气象卫星成像仪的敏感性通道；所述敏感性通道为与雷达反射率因子相关性强的通道；
接收静止轨道气象卫星成像仪下传的敏感性通道数据，输入预先建立和训练好的雷达反射率因子反演模型，得到反演结果。
作为上述方法的一种改进，所述敏感性通道包括：
10.8μm通道亮温，用于获取云顶温度；
10.8-6.2μm通道亮温差，用于获取相对于对流层的云顶高；
12.3+8.6-2*10.8μm三通道亮温差，用于获取云顶冻结或云顶的相态；
修正的0.65μm反照率因子，用于获取云的光学厚度；和
0.65μm与1.61μm通道比值，用于获取云顶冻结或云顶的相态。
作为上述方法的一种改进，所述雷达反射率因子反演模型基于U-net，包括收缩的金字塔多尺度结构，膨胀的倒金字塔结构以及最终的全连接层；其中，
所述收缩的金字塔多尺度结构包括五层，自上而下的层与层之间为一个下采样步骤，每一层包括两个重复3×3的卷积层，每个卷积后依次连接一个批标准化模块、一个为校正线性单元的激活函数和一个2×2最大池化操作；下采样步长为2，在每个下采样步骤中，特征通道的数量加倍；
所述膨胀的倒金字塔结构包括五层，自下而上的层与层之间为一个上采样步骤，最上一层，用于将每个16分量特征向量映射到所需的回归映射，最上一层包括一个全连接层和一个校正线性单元的激活函数；其他每一层包括两个重复3×3的卷积层，每个卷积后依次连接一个批标准化模块和一个校正线性单元。
作为上述方法的一种改进，所述方法还包括雷达反射率因子反演模型的训练步骤；具体包括：
步骤1)从相关网站获取雷达反射率因子以及静止轨道气象卫星成像仪的历史数据；
步骤2)对历史数据进行预处理建立样本集；
步骤3)选取样本集中部分数据建立训练集，选取样本集中另一部分数据建立验证集；
步骤4)将训练集数据输入雷达反射率因子反演模型，优化方式为自适应矩估计，学习率设置为0.00016，调整模型的参数；
步骤5)将验证集数据输入该模型，以雷达覆盖区域的均方根误差为损失函数；判读均方根误差是否达到阈值要求，判断为否，转至步骤4)，否则，转至步骤6)；
步骤6)得到训练好的雷达反射率因子反演模型。
作为上述方法的一种改进，所述步骤2)具体包括：
对历史数据按照时间间隔小于3分钟进行时间匹配；
对不同分辨率或不同投影方式的历史数据进行空间匹配，将分辨率高的历史雷达反射率因子数据通过加权平均的投影方式匹配到分辨率低的卫星网格；
对时空匹配后的历史数据进行质控操作，丢弃存在丢线或丢帧的历史数据；
根据卫星资料云产品对于晴空区域进行置零操作。
作为上述方法的一种改进，所述雷达覆盖区域的均方根误差RMSE满足下式：
其中，yi为像素索引号为i的实际像素的雷达反射率因子，ypred,i为像素索引号为i的反演的雷达反射率因子，N为一帧图像像素点数。
一种基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演系统，所述系统包括：雷达反射率因子反演模型、敏感性通道选取模块和反演结果输出模块；其中，
所述敏感性通道选取模块，用于根据随机森林的方法选取静止轨道气象卫星成像仪的敏感性通道；所述敏感性通道为与雷达反射率因子相关性强的通道；
所述反演结果输出模块，用于接收静止轨道气象卫星成像仪下传的敏感性通道数据，输入预先建立和训练好的雷达反射率因子反演模型，得到反演结果
与现有技术相比，本发明的优势在于：
1、本发明采用了深度学习根据静止轨道气象道卫星反演雷达反射率因子，为雷达未覆盖地区的灾害性天气提供基本的探测和诊断数据，可以较直观地了解雷达资料覆盖不完全的强对流系统和台风气旋强度分布的有益效果；
2、本发明利用静止轨道气象卫星和雷达不同时刻的雷达反射率因子拼图进行融合，可以缩短时间间隔，更利于监测快速发展的对流系统；
3、相比较传统的统计回归或者机器学习方法，本发明提出的基于深度学习反演方法具备更强的非线性重构的能力，反演精度更高。
附图说明
图1是本发明的基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法框图；
图2是本发明的雷达反射率因子反演模型结构图；
图3是本发明实施例1的雷达反射率因子反演方法的结果对比图，图3(a)是风云四号静止轨道气象卫星红外数据反演结果；图3(b)是风云四号静止轨道气象卫星可见光数据反演结果；图3(c)是真实的雷达反射率因子；图3(d)是GPM融合降水产品。
具体实施方式
本发明提出了一种基于深度学习的雷达反射率因子拼图反演技术，不仅对雷达反射率因子进行了识别还对强度信息进行了刻画。根据云顶的微物理特性，卫星观测得到的雷达反射率因子拼图可以为雷达未覆盖地区的灾害性天气提供基本的探测和诊断数据，可以较直观地了解雷达资料覆盖不完全的强对流系统和台风气旋强度分布。此外，卫星反演的雷达反射率因子对现有的实时雷达数据提供了很好的补充。利用新一代静止轨气象道卫星和雷达不同时刻的雷达反射率因子拼图进行融合，可以缩短时间间隔，监测快速发展的对流系统。并且，相比较传统的统计回归或者机器学习方法，本发明提出的基于深度学习反演技术具备更强的非线性重构的能力，反演精度更高。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细的说明。
实施例1
如图1所示，本发明的实施例1提出了一种基于深度学习的静止轨道卫星雷达反射率因子反演方法。该发明主要由两个模块组成，分别为框图左侧的预处理、训练模块与框图右侧显示的该发明技术的验证模块。
1、数据准备
首先对新一代静止轨道气象卫星成像仪数据创新地利用随机森林的方法挑选出与雷达反射率因子相关性较强的通道作为模型的输入。一方面减少了计算与存储压力，另外也明确了雷达反射率因子与输入的物理关系。雷达反射率因子与云的微物理性质和水凝物分布密切相关。本发明根据各通道对云顶属性的敏感性构造了敏感通道如表1所示。这些敏感通道跟云顶的高度、云顶相态以及冻结程度等相关。
表1静止轨道气象卫星构造的敏感通道
序号 敏感通道 物理含义
1 10.8μm通道亮温 云顶温度(云顶高)
2 10.8-6.2μm通道亮温差 相对于对流层的云顶高
3 12.3+8.6-2*10.8μm三通道亮温差 云顶冻结/云顶的相态
4 修正的0.65μm反照率因子 云的光学厚度
5 0.65μm与1.61μm通道比值 云顶冻结/云顶的相态
修正的0.65μm反照率因子计算方式，如式(1)所示，
abeldoM＝abeldo*sec(θ) (1)
式中，abeldo为修正前的反照率，abeldoM为修正后的反照率，θ太阳天顶角(θ<70°)。
其次，选择雷达组合反射率因子作为训练与验证的标签源数据，雷达反射率因子网站可在http://10.1.64.154/cimissapiweb/apidataclassdefine_list.action下载。由于雷达反射率因子拼图资料为等经纬投影，新一代静止轨道气象卫星风云四号成像仪的空间分辨率为4km，投影方式为卫星标称图，因此对不同分辨率以及不同投影方式的资料进行空间匹配。将分辨率高的雷达资料通过加权平均的投影方式匹配到分辨率低的卫星网格。另外，由于雷达与卫星资料的观测时间也存在差异，选取时间间隔小于3分钟的资料作为数据时间匹配的依据。
时空匹配后的数据进一步进行质控操作，对于存在丢线、丢帧等异常情况的资料进行识别与丢弃，另外根据卫星资料云产品对于晴空区域进行置零。
匹配与质控后的数据集随机挑选70％作为训练集，15％为测试集，剩下15％为验证集。
2、深度学习模型
如图2所示，网络体系结构是从U-net演化而来。该模型由收缩的金字塔多尺度结构(左侧)和膨胀的倒金字塔结构(右侧)组成。收缩结构遵循卷积网络的典型结构：它包括两个重复3×3的卷积层，每个卷积后跟一个批标准化模块、一个为校正线性单元的激活函数和一个2×2最大池化操作，下采样步长为2。在每个下采样步骤中，特征通道的数量加倍。扩展体系结构中的每一步都由特征图的上采样和2×2个卷积(称为上卷积)，将特征通道的数量减半，与收缩结构中相应裁剪的特征图串联，以及2个3×3个卷积，每个卷积后面跟一个批标准化模块和一个校正线性单元。最后一层是1×1卷积层(全连接层)和一个校正线性单元的激活函数将每个16分量特征向量映射到所需的回归映射。该网络共有23个独立的卷积层。
3、训练
基于风云四号等静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演深度学习训练损失函数选择为雷达覆盖区域的均方根误差(root-mean-square error，RMSE)，计算如式(2)所示。
另外，基于风云四号等静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演深度学习训练也选择绝对值误差(mean absolute error，MAE)为
式中，yi and ypred,i分别为实际像素的雷达反射率因子与反演的雷达反射率因子。
优化方式为自适应矩估计(Adaptive Moment Estimation)，学习率设置为0.00016。
图3(a)是风云四号静止轨道气象卫星红外数据反演结果；图3(b)是风云四号静止轨道气象卫星可见光数据反演结果；图3(c)是真实的雷达反射率因子；图3(d)是GPM融合降水产品。
实施例2
本发明的实施例2提出了一种基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演系统。该系统包括：雷达反射率因子反演模型、敏感性通道选取模块和反演结果输出模块；具体处理方法同实施例1，其中，
所述敏感性通道选取模块，用于根据随机森林的方法选取静止轨道气象卫星成像仪的敏感性通道；所述敏感性通道为与雷达反射率因子相关性强的通道；
所述反演结果输出模块，用于接收静止轨道气象卫星成像仪下传的敏感性通道数据，输入预先建立和训练好的雷达反射率因子反演模型，得到反演结果。
创新点：
根据雷达与卫星资料深度学习的方法，可以较直观地了解雷达资料覆盖不完全区域的强对流系统和台风气旋强度分布，目前还未有文献或者成果报道。
根据随机森林的方法选取敏感性通道，一方面缓解了深度学习的计算与存储压力，另外也明确了雷达反射率因子与输入的物理关系。
需要说明的是，本发明不仅可以应用于风云四号气象卫星雷达反射率因子反演，还可以应用于其他新一代静止轨道气象卫星的雷达反射率因子反演。例如日本的葵花8号，葵花8号快速成像仪数据空间分辨率为2km，基于该类历史数据进行模型的训练，即可得到对应的葵花8号雷达反射率因子反演模型，其他步骤同实施例1。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法，所述方法包括：
根据随机森林的方法选取静止轨道气象卫星成像仪的敏感性通道；所述敏感性通道为与雷达反射率因子相关性强的通道；
接收静止轨道气象卫星成像仪下传的敏感性通道数据，输入预先建立和训练好的雷达反射率因子反演模型，得到反演结果；
所述雷达反射率因子反演模型基于U-net，包括收缩的金字塔多尺度结构，膨胀的倒金字塔结构以及最终的全连接层；其中，
所述收缩的金字塔多尺度结构包括五层，自上而下的层与层之间为一个下采样步骤，每一层包括两个重复3×3的卷积层，每个卷积后依次连接一个批标准化模块、一个为校正线性单元的激活函数和一个2×2最大池化操作；下采样步长为2，在每个下采样步骤中，特征通道的数量加倍；
所述膨胀的倒金字塔结构包括五层，自下而上的层与层之间为一个上采样步骤，最上一层，用于将每个16分量特征向量映射到所需的回归映射，最上一层包括一个全连接层和一个校正线性单元的激活函数；其他每一层包括两个重复3×3的卷积层，每个卷积后依次连接一个批标准化模块和一个校正线性单元；
所述方法还包括雷达反射率因子反演模型的训练步骤；具体包括：
步骤1)从相关网站获取雷达反射率因子以及静止轨道气象卫星成像仪的历史数据；
步骤2)对历史数据进行预处理建立样本集；
步骤3)选取样本集中部分数据建立训练集，选取样本集中另一部分数据建立验证集；
步骤4)将训练集数据输入雷达反射率因子反演模型，优化方式为自适应矩估计，学习率设置为0.00016，调整模型的参数；
步骤5)将验证集数据输入该模型，以雷达覆盖区域的均方根误差为损失函数；判读均方根误差是否达到阈值要求，判断为否，转至步骤4)，否则，转至步骤6)；
步骤6)得到训练好的雷达反射率因子反演模型。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法，其特征在于，所述敏感性通道包括：
10.8μm通道亮温，用于获取云顶温度；
10.8-6.2μm通道亮温差，用于获取相对于对流层的云顶高；
12.3+8.6-2*10.8μm三通道亮温差，用于获取云顶冻结或云顶的相态；
修正的0.65μm反照率因子，用于获取云的光学厚度；和
0.65μm与1.61μm通道比值，用于获取云顶冻结或云顶的相态。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括：
对历史数据按照时间间隔小于3分钟进行时间匹配；
对不同分辨率或不同投影方式的历史数据进行空间匹配，将分辨率高的历史雷达反射率因子数据通过加权平均的投影方式匹配到分辨率低的卫星网格；
对时空匹配后的历史数据进行质控操作，丢弃存在丢线或丢帧的历史数据；
根据卫星资料云产品对于晴空区域进行置零操作。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法，其特征在于，所述雷达覆盖区域的均方根误差RMSE满足下式：
其中，yi为像素索引号为i的实际像素的雷达反射率因子，ypred,i为像素索引号为i的反演的雷达反射率因子，N为一帧图像像素点数。
5.一种基于权利要求1的基于深度学习的静止轨道气象卫星雷达反射率因子反演方法的系统，其特征在于，所述系统包括：雷达反射率因子反演模型、敏感性通道选取模块和反演结果输出模块；其中，
所述敏感性通道选取模块，用于根据随机森林的方法选取静止轨道气象卫星成像仪的敏感性通道；所述敏感性通道为与雷达反射率因子相关性强的通道；
所述反演结果输出模块，用于接收静止轨道气象卫星成像仪下传的敏感性通道数据，输入预先建立和训练好的雷达反射率因子反演模型，得到反演结果。
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