[发明专利]基于FY-4A卫星的ISCCP云分类方法、系统、介质及终端

说明书

本发明提供一种基于FY‑4A卫星的ISCCP云分类方法、系统、介质及终端，包括以下步骤：对FY‑4A卫星的一级数据和一级地理定位数据分别进行投影变换，获取等经纬一级数据和等经纬一级地理定位数据；基于所述等经纬一级数据和所述等经纬一级地理定位数据进行可见光通道归一化处理；基于归一化处理后的可见光通道和所述等经纬一级数据构造云类特征；对所述云类特征进行标准化处理；基于标准化处理的云类特征，采用训练好的ISCCP云分类模型获取ISCCP云分类结果。本发明的基于FY‑4A卫星的ISCCP云分类方法、系统、介质及终端实现了ISCCP云类型的有效识别，为天气系统的研究提供了信息支持。

技术领域

本发明涉及一种分类方法，特别是涉及一种基于FY-4A卫星的ISCCP云分类方法、系统、介质及终端。

背景技术

云是地气系统能量和水循环的重要载体，对全球辐射能量平衡和水汽输送起着重要影响。云的类型对于天气系统的发展变化具有明确的指示意义，如积雨云是天气识别、预报的重要因子之一。因此，准确地进行云分类对水文、天气气候等领域的研究和应用有着重要意义。目前国际上云的分类原则主要以云的外形以及高度等特征为基础，适当结合云的发展及内部结构。我国地面气象观测规范中把云分为3族、10属、29类。其中3族包括高云族、中云族和低云族。高云族包括卷云、卷积云和卷层云3属，中云族包括高积云和高层云2属，低云族包括雨层云、层积云、层云、积云、积雨云5属。国际卫星云气候学计划(International SatelliteCloud Climatology Project，ISCCP)根据云顶高度和云的光学厚度，将云分成9类，即卷云、卷层云、深对流、高积云、高层云、雨层云、积云、层积云和层云。研究表明该分类标准在中国地区的分布也具有一致性。然而，目前仍没有基于新一代静止气象-风云四号卫星(FY-4A)的ISCCP云分类的相关工作。因此，有必要针对风云四号气象卫星进行ISCCP云分类方法的研究。

由于不同种类的云在光谱波段与下垫面特征介质中的反射率和云顶辐射亮温等要素存在较大差异，因此卫星云图是构造云类识别算法的重要手段。目前，基于多光谱卫星图像，根据不同云类特征进行云分类分析的研究工作已持续多年。云分类器可以仅使用一种或多种特征来进行分类。这些特征在大多数情况下在不同云类中存在重叠。特征主要分为光谱、纹理、上下文或背景特征。光谱特征描述了云图的平均颜色和色调变化。光谱功能支持大部分云类的划分，但它们没有提供有关颜色空间分布的信息，因为在某些云类型(如积云、高积云和层积云)中，平均的颜色值相似但颜色的空间分布不同。纹理特征是指像素的色调变化的空间统计分布，灰度共生矩阵可用于对空间差异纹理特征进行分类。上下文或背景特征是指图像中像素的地理位置、仪器的观察角度、一年中的时间和日期以及特定的本地信息。根据原理和计算复杂度，可将云分类的方法大体分为以下三类：

一、简单算法

简单算法表示利用线性数学关系对云特征进行处理。该类方法所需计算资源低，但云分类精度较低，具体包括以下三种算法：

(1)最小距离法

Richards和Jia提出的最小距离法表示，对于图像上的每一点像素，计算其与平均值的距离，并将其类别归属于距离最小的那一类别。该方法运算速度较高，但精度较低，因此该方法常被用于初始聚类算法。

(2)阈值法

Wang和Sassen提出了一种以阈值法为基础的平行分类法。该方法属于一种基于边界规则的分类方法，其分类决策参数形成N维的数据空间。如图1所示，每维数据的上下限由该特征的平均值的标准差决定。当特征所处空间是一维、二维、三维时，其分类决策参数分别能够形成线段、矩形以及平行六面体。一维特征简单，但精度较低。郁凡和陈渭民提出的直方图法是特征的二维表现形式。

(3)临近算法