CN1945353A - 一种气象卫星遥感云图的处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种气象卫星遥感云图的处理方法，属于气象技术领域。首先对地面获得的原始探测信息计数值进行非线性压缩，得到云图显示阶数；建立原始探测信息计数值与云图显示阶数之间的映射表；根据原始探测信息计数值，从映射表中检索得到供显示的云图显示阶数；根据云图显示阶数，构建卫星云图。本发明方法的优点是：对原始探测信息计数值采用非线性压缩，将高精度的卫星观测信息变换为适应于现有单色显示标准的云图显示阶数，并保留探测信息中有关云等弱信号目标的细微结构特征，为云图的目视分析提供观测依据。而且云图中云目标的纹理清晰，层次分明，云和地面目标间的反差加大，提高了气象应用中云图目视分析的准确性。

Description

一种气象卫星遥感云图的处理方法

技术领域

本发明涉及一种气象卫星遥感云图的处理方法，属于气象技术领域。

背景技术

随着空间对地遥感技术的不断发展，气象卫星的多谱段探测信息已经成为短期天气预报、突发性自然灾害监测以及气候研究等方面最为重要的天基观测数据源，并以其高精度、高时效以及覆盖范围广等特点在防灾减灾、军事保障等领域发挥着巨大的社会和经济效益。气象卫星作为气象要素的重要观测平台，其探测的主要目标包括大气的温度、湿度垂直分布，云以及地表等目标在不同谱段内的辐射信息等。对于特定谱段的探测而言，观测目标自身发射辐射或反射的太阳辐射经遥感仪器探测后得到的信息，将以计数值的形式给出。例如，通常所说的8比特(bit)量化是指，表征探测信息的计数值由8位二进制数给出，范围介于0到255(注：2⁸-1＝255)，共256个等级(level，亦称为阶)，其他量化比特情况依此类推。事实上，遥感仪器总是将能准确探测到的最大目标能量所对应的计数值用最大量化阶来表示，显然，对于相同观测目标而言，量化比特数的增加意味着仪器能够刻画目标更多的细节；同时，仪器所能探测到的最小目标信号也将减小，即探测灵敏度得到提高。

目前，国内外气象卫星主流遥感仪器在红外波段，包括热红外(10.3μm-11.3μm)、热红外分裂窗(11.5μm-12.5μm)以及中红外(3.5μm-4.0μm)，和水汽波段(6.5μm-7.0μm)的量化等级均达到了10比特，甚至更高。为此，在现有显示标准下，如何设计一套合理、有效的显示方法，即将各波段探测信息以图像形式给出，从而为云图目视分析(包括云类型分类，大气中干、湿区判断等)提供更好的观测依据，是气象卫星遥感云图处理所必须解决的一项关键技术。

考虑到人眼对目标的分辨能力，对于单色系而言，现有显示标准只支持256阶，即显示深度为8比特，因而，无法在灰度模式下完全展示遥感仪器的探测能力；另一方面，虽然基于R、G、B三原色的彩色模式可以就10比特探测信息给出伪彩色显示，但却无法直观地反映探测信息间的相对能量变化关系。因此，在通常情况下，量化阶大于256的遥感云图一般均采用高8位的可视化方案，保留了探测数据中的主要信息(参见陈渭民编著的《卫星气象学》，气象出版社，2003年2月第一版，pp189-195)。

需要指出的是，通常采用的高8位显示方法，虽然可以保留探测目标间主要的能量相对变化关系，但这是以在整个探测计数值范围内模糊若干相邻计数值为代价的。例如，假定原始探测信息计数值的量化比特数为10，则采用高8位显示方法的实质是：将原始探测信息计数值除以4，并将去掉小数部分后的整数作为在云图中代表该探测信息的显示值，这属于典型的线性压缩技术。显然，对于探测信息而言，从计数值0开始，每相邻的4个计数值将对应同一个显示值(如探测计数值为0-3时，其对应的显示值均为0)，这必然导致在生成的云图中丢失了目标的微小变化特性，尤其是对于能量很弱的云目标，其细微的云形结构将无法在上述显示结果中得到充分展示。另一方面，就基于线性和非线性处理的通用图像增强显示技术而言，虽然它可以在一定程度上提高人眼对目标细微结构的识别能力，但从本质上来说，这仅仅是将探测信息中的细节“放大”了，而并没有增加显示信息量。

发明内容

本发明的目的是提出一种气象卫星遥感云图的处理方法，采用优化后的非线性压缩技术，将气象卫星观测得到的高精度(量化比特数大于8)探测信息转换为适应现有单色显示标准的云图显示阶数，并保留探测信息中有关云等弱信号目标的细微结构特征，为云图目视分析提供观测依据。

本发明提出的气象卫星遥感云图的处理方法，包括以下步骤：

(1)对地面获得的原始探测信息计数值进行非线性压缩，得到云图显示阶数

$O=\mathrm{int}[\frac{\exp (\mathrm{\μ}\·\frac{I}{2^m-1})}{\exp \left(\mathrm{\μ}\right)}\·(2^n-1)]$

上式中，I为原始探测信息计数值，m为原始探测信息最大量化比特数，n为云图显示比特数，int(·)为对函数取整，μ为压缩参数；

(2)建立原始探测信息计数值与上述云图显示阶数之间的映射表；

(3)根据原始探测信息计数值，从上述映射表中检索得到供显示的云图显示阶数；

(4)根据上述步骤(3)的云图显示阶数，构建卫星云图。

上述云图处理方法中的压缩参数μ，其取值范围为：1＜μ＜2^m-n，其中m为原始探测信息最大量化比特数，n为云图显示比特数。在压缩参数μ的取值范围内，对于10比特量化的探测信息，热红外及红外分裂窗的压缩参数取为2.5，中红外和水汽通道的压缩参数为3.5。

本发明提出的气象卫星遥感云图的处理方法，其优点在于：

(1)由于对原始探测信息计数值采用非线性压缩，因此将高精度(量化比特数大于8)的卫星观测信息变换为适应于现有单色显示标准的云图显示阶数，并保留探测信息中有关云等弱信号目标的细微结构特征，为云图的目视分析提供观测依据。

(2)本发明方法提供了非线性压缩参数的理论取值范围，实际应用中可根据不同探测波段确定最佳的压缩参数，以获得最佳的目视效果。

(3)本发明方法中，从探测信息到云图显示阶数的变换过程中，非线性压缩操作可由对预先生成的映射表的检索来替代，因此本方法易于实现。

(4)使用本发明方法得到的云图中，云目标的纹理更加清晰，高、中、低云间的层次更分明，而且云和地面目标间的反差进一步加大，因此有利于对云图的目视分析，改善云图的视觉效果，提高了气象应用中云图目视分析的准确性。

(5)本发明方法在现有显示标准下，将量化比特数大于8的高性能探测信息以云图形式显示出来，相对于传统的高8位显示方法，增加了更多的云目标信息量，从而为目视判决提供依据。

(6)利用本发明方法得到的云图信息具有相同的显示基准，因而可以为以后多幅云图的比对提供可能。

附图说明

图1是原始探测信息计数值的量化比特数为10时，与不同μ值相对应的原始探测信息计数值与云图显示阶数的映射关系图。

图2是我国FY-2C气象卫星热红外波段高8位区域云图。

图3是日本MTSAT-1R多功能(含气象观测)卫星热红外波段高8位区域云图。

图4是利用本发明方法对图2所依据的原始探测信息计数值进行压缩系数为2.5的非线性压缩后得到的云图。

具体实施方式

本发明提出的气象卫星遥感云图的处理方法，首先对地面获得的原始探测信息计数值进行非线性压缩，得到云图显示阶数

$O=\mathrm{int}[\frac{\exp (\mathrm{\μ}\·\frac{I}{2^m-1})}{\exp \left(\mathrm{\μ}\right)}\·(2^n-1)]$

上式中，I为原始探测信息计数值，m为原始探测信息最大量化比特数，n为云图显示比特数，int(·)为对函数取整，μ为压缩参数；然后建立原始探测信息计数值与上述云图显示阶数之间的映射表；根据原始探测信息计数值，从上述映射表中检索得到供显示的云图显示阶数；根据上述云图显示阶数，构建卫星云图。

上述云图处理方法中的压缩参数μ，其取值范围为：1＜μ＜2^m-n，其中m为原始探测信息最大量化比特数，n为云图显示比特数。在压缩参数μ的取值范围内，对于10比特量化的探测信息，热红外及红外分裂窗的压缩参数取为2.5，中红外和水汽通道的压缩参数为3.5。

对于遥感云图而言，习惯上云总是以白色来表示，以显示比特数为8时为例，云目标所对应的云图计数值应位于显示范围的高端。然而，事实上，由于云目标的能量相对较小，为满足显示要求，地面获得的原始探测信息计数值都是对遥感仪器获得的探测信息计数值在星上进行了逐位取反操作，即用二进制数表示时，“1”->“0”，“0”->“1”，后传送到地面的。因此，本发明的非线性压缩方法尽可能地保留探测目标在高端的计数值信息，具体如下：

$O=\mathrm{int}[\frac{\exp (\mathrm{\μ}\·\frac{I}{2^m-1})}{\exp \left(\mathrm{\μ}\right)}\·(2^n-1)]$

上式中，I为原始探测信息，m为最大量化比特数，0为对应的云图显示阶数，n为显示比特数，本发明方法中n取8，int(·)为对函数取整，μ为压缩参数。从实际应用出发，保留弱信号目标细微特征的关键就是要使上述非线性压缩计算在计数值的高端变化律大于线性压缩时的平均斜率，但必须小于1，即：

$\frac{1}{2^{m-n}}<\frac{2^n-1}{2^m-1}\&CenterDot;\mathrm{\&mu;}<\&DoubleRightArrow;1<2^{m-n}$

上式中给出了压缩参数μ的理论取值范围。实际应用表明，对于10比特量化的探测信息而言，热红外及红外分裂窗的最佳压缩参数取2.5，而中红外和水汽通道的最优压缩参数取3.5。

显然，当压缩参数μ确定后，针对原始探测信息计数值的非线性压缩过程将不随探测过程而改变，因此，可将具体的压缩过程以映射表的形式给出，具体计算方法是：在原始探测信息计数值可能的范围内，以10比特量化为例，将0-1023共1024个整数依次代入到非线性压缩方程中，利用预先确定的压缩参数，计算对应的云图显示阶数，生成所需的映射表，如表1所示，图示如图1所示，图1中的细实线即为μ＝3.5时的映射图。图1中，黑色的粗虚线表示已有的高8位显示方法，是典型的线性压缩，曲线变化律恒定为1/4；黑色的粗点划线代表可完全显示弱目标细节(对于计数值大于769的目标，曲线变化律为1)的显示方法，但该方法的明显不足在于，对于计数值小于769的目标统一用0(即黑色)来显示，这将不可避免地丢失大部分目标信息；细虚线和细实线分别代表μ取2.5和3.5时的非线性压缩曲线。显然，随着探测计数值的增加，曲线的变化律也增加，这将在很大程度上保留弱目标信号，有利于云图目视分析。

                            表1 非线性压缩映射表(μ＝3.5)

原始探测信息计数值	0	1	2	…	801	802	803	…	1021	1022	1023
												云图显示阶数	7	7	7	…	119	119	120	…	253	254	255

为了获得云图显示阶数，必须根据实际观测过程，将原始探测信息计数值按一定的二维矩阵形式给出。这里假定不同探测目标之间的相对位置关系已经确定，并表示为I(i，j)，其中i和j分别表示探测目标在二维坐标系内的行号和列号，则对应的云图显示阶数可用如下映射关系给出：

O(i，j)＝P[I(i，j)]

上式中，P[·]代表类似于表1映射表的映射算子。在具体实现过程中，可将该算子理解为一个一维数组，以表1为例，数组的下标即原始探测信息计数值分别为0-1023，对应的数组值即云图显示阶数分别为7，7，7，…，119，119，120，…，253，254，255。因此利用上述公式即可构建云图。

图2是我国FY-2C气象卫星热红外波段高8位区域云图，图3是日本MTSAT-1R多功能(含气象观测)卫星热红外波段高8位区域云图，这两幅云图都是在2006年7月31日世界时05:30两颗卫星观测到的我国南海区域图像。很显然，虽然两颗卫星都采用了10比特量化技术，但同样采用高8位显示方法后，FY-2C的图像清晰度明显不及MTSAT-1R，这主要是由二者遥感仪器性能及量化方式的差异所致。为了弥补这方面的不足，图4给出了采用μ＝2.5的非线性压缩显示方法。相对于图2而言，图4中云目标的纹理更加清晰，高、中、低云间的层次更分明，且云和地面目标间的反差进一步加大，有利于对云图的目视分析。此外，虽然图4的清晰度不及图3，但在不同云类型的区分度上却优于图3的显示结果。由此可见，本发明给出的一种气象卫星遥感云图的处理方法可以提高气象应用中云图目视分析准确性，保留更多的云目标信息，改善云图的视觉效果。

Claims (3)

1、一种气象卫星遥感云图的处理方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

(1)对地面获得的原始探测信息计数值进行非线性压缩，得到云图显示阶数

$O=\mathrm{int}[\frac{\exp (\mathrm{\&mu;}\&CenterDot;\frac{I}{2^m-1})}{\exp \left(\mathrm{\&mu;}\right)}\&CenterDot;(2^n-1)]$

上式中，I为原始探测信息计数值，m为原始探测信息最大量化比特数，n为云图显示比特数，int(·)为对函数取整，μ为压缩参数；

(2)建立原始探测信息计数值与上述云图显示阶数之间的映射表；

(3)根据原始探测信息计数值，从上述映射表中检索得到供显示的云图显示阶数；

(4)根据上述步骤(3)的云图显示阶数，构建卫星云图。

2、如权利要求1所述的云图处理方法，其特征在于其中所述的压缩参数μ的取值范围为：1＜μ＜2^m-n，其中m为原始探测信息最大量化比特数，n为云图显示比特数。

3、如权利要求2所述的云图处理方法，其特征在于其中所述的压缩参数μ的取值范围，对于10比特量化的探测信息，热红外及红外分裂窗的压缩参数取为2.5，中红外和水汽通道的压缩参数为3.5。

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