發(fā)布時間：2020-04-08 23:55

【摘要】：強對流云團常常帶來短時強降水、雷雨大風、冰雹、颮線、龍卷風等災害性天氣,給經(jīng)濟建設和人民生命安全造成巨大損失,對其進行快速準確的監(jiān)測意義重大。但是由于強對流天氣的生命周期短、空間尺度小,所以使用傳統(tǒng)的監(jiān)測方法難以對其所在位置進行及時準確的監(jiān)測和預報。而靜止氣象衛(wèi)星的覆蓋范圍廣、時間分辨率高,因此成為了監(jiān)測強對流天氣的重要手段。隨著深度學習的快速發(fā)展,其在遙感圖像識別領域的應用也日益深入。本文提出了一種利用靜止氣象衛(wèi)星圖像,基于深度信念網(wǎng)絡(DBN)進行強對流云團自動識別的方法。首先從光譜和紋理特征兩方面對強對流云團進行了分析,以確定可用于強對流云團識別的特征參數(shù)組合。再基于深度信念網(wǎng)絡構建自動識別算法,其由多層限制玻爾茲曼機和一層Softmax分類器構成,分為無監(jiān)督預訓練和有監(jiān)督微調(diào)兩個階段�；贒BN模型的靜止氣象衛(wèi)星圖像強對流云團識別共分為四個步驟:(1)數(shù)據(jù)預處理:對原始的分塊數(shù)據(jù)進行影像拼接和區(qū)域裁剪;(2)特征提取和構建樣本集:每張圖像分別提取光譜特征TBB_(13)、TBB_(08)-TBB_(13)和TBB_(13)-TBB_(15),以及基于光譜特征TBB_(08)-TBB_(13)提取的紋理特征能量Energy和對比度Contrast,再參考CloudSat衛(wèi)星的云分類產(chǎn)品,自動構建樣本集;(3)訓練DBN模型:確定DBN的參數(shù)和結構,包括RBM參數(shù)和DBN深度;(4)強對流云團識別及后處理:使用訓練完成的DBN模型進行強對流云團識別,并對識別結果依次進行類別合并、閉運算和邊緣檢測。研究中采用2017年3至5月的Himawari-8衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)和CloudSat衛(wèi)星云分類產(chǎn)品進行實驗,研究區(qū)域為70°-150°E,0°-55°N。訓練模型時最終選定的DBN模型結構為245-140-140-140-135-135-135-9。對DBN模型進行精度評定,得到臨界成功指數(shù)CSI為71.28%,檢測概率POD為84.83%,虛警率FAR為18.31%。與單波段閾值法、多波段閾值法和支持向量機相比,文中提出的方法能夠有效提高強對流云團的識別精度。結合個例分析,實驗結果表明,此方法能較好地去除周圍的大部分卷云,提取出處于初生到消散不同階段的強對流云團,但其結果中仍包含了一些密卷云。
【圖文】：

研究方案框圖

第 2 章 強對流天氣理論介紹2.1 強對流天氣概述2.1.1 強對流天氣的定義出現(xiàn)在發(fā)展旺盛的積雨云中的雷電交作的激烈放電現(xiàn)象，以及產(chǎn)生這種現(xiàn)象的天氣系統(tǒng)稱為雷暴（朱學超，2015）。雷暴經(jīng)常伴有陣雨，有時也會有冰雹、龍卷、大風等天氣現(xiàn)象。當雷暴僅伴有陣雨時，通常會被稱為一般雷暴，，而在出現(xiàn)冰雹、龍卷、大風、暴雨等嚴重災害性天氣時，將其稱為強雷暴。雷暴又被稱為對流性風暴，是一種對流旺盛的天氣系統(tǒng)。一般將由雷暴引起的天氣現(xiàn)象稱為對流性天氣，而其中由強雷暴引起的天氣現(xiàn)象被稱為強對流天氣（包云軒，2002）。我國全年都可能出現(xiàn)強對流天氣，但常發(fā)于春夏季。強雷暴云的結構如圖 2.1 所示，其云體內(nèi)有穩(wěn)定且強大的升降氣流，上升氣流和下降氣流能夠同時并存且維持相當長的時間。
【學位授予單位】：中國科學院大學(中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：P412.27

【參考文獻】

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本文編號：2619996