[发明专利]一种大雾识别方法及装置

说明书

本发明提供一种大雾识别方法，包括：计算太阳天顶角，按照阈值将全天分为白天、夜间和晨昏三个区间，对初始数据自适应匹配不同大雾识别算法得到夜间像元、白天像元和晨昏像元；使用大雾识别方法对夜间像元、白天像元和晨昏像元进行大雾识别处理，得到大雾识别结果；依据大雾识别结果，将判识为大雾的像元，使用长波红外与中波红外差值，计算得到水汽含量指数；去除噪声、误判点或区域的处理，及使用结构元矩阵卷积处理，保证大雾识别结果的连通性；将最终得到的大雾识别结果，结合地面观测和地理信息数据，得到大雾识别可视化分析结果。本发明还提供一种大雾识别装置。

技术领域

本发明涉及大气环境监测技术领域，具体涉及一种大雾识别方法及装置。

背景技术

雾是指在接近地球表面的大气中悬浮的由小水滴或冰晶组成的水汽凝结物，是一种常见的自然现象。雾的小水滴和冰晶由饱和或过饱和空气中的水凝结形成，和云相仿。雾能影响能见度，对交通运输、生产生活、航空航海等影响很大。在传统的气象观测中，一般以水平能见度作为雾的定义标准。

先进的卫星遥感平台，是大雾监测的重要手段，地基观测受时空条件限制，无法形成全覆盖、快速、同一标准的大雾监测。当前，具有多光谱波段数据获取能力的卫星平台主要有静止卫星和极轨卫星2大系列，包括：中国风云四号(FY-4)系列、中国风云三号(FY-3)系列、日本Himawari-8/9、美国GOES-16/17、美国NOAA系列、美国EOS/MODIS系列、欧洲MSG-3/4、欧洲METOP系列等。这些卫星平台，为大雾的监测提供丰富的数据资源，大多具备了适合大雾监测的光谱波段，可以实现大雾的准确识别和定量计算。

目前，基于卫星遥感的大雾识别方法包括：可见光和红外阈值法，这是较早给出的大雾识别的思路，总体误判率较高，无法适用于多种卫星数据；利用3.7μm短波红外波段与长波红外差值，对夜间的大雾识别有较好的效果；基于晴空背景亮温的阈值控制识别方法，适用于简单下垫面海雾的识别，对于复杂陆地表面适用性很差。以上方法可以部分解决大雾识别问题，但都具有明显的局限性，无法实现全天候、全地域的大雾监测，缺乏真正的定量识别能力，不能很好的适应全方位的大雾监测需求。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明实施例提供一种大雾识别方法及装置，以解决现有技术中的问题。所述技术方案如下：

一方面，本发明提供一种大雾识别方法，包括：计算太阳天顶角，按照阈值将全天分为白天、夜间和晨昏三个区间，对初始数据自适应匹配不同大雾识别算法得到夜间像元、白天像元和晨昏像元；使用大雾识别方法对夜间像元、白天像元和晨昏像元进行大雾识别处理，得到大雾识别结果；依据大雾识别结果，将判识为大雾的像元，使用长波红外与中波红外差值，计算得到水汽含量指数；去除噪声、误判点或区域的处理，及使用结构元矩阵卷积处理，保证大雾识别结果的连通性；将最终得到的大雾识别结果，结合地面观测和地理信息数据，得到大雾识别可视化分析结果。

进一步地，上述方法还包括以下步骤：读取卫星遥感数据，解析不同的数据格式，得到统一的内存对象实体。

进一步地，上述方法还包括以下步骤：将解析后的数据进行空间投影转换，采用最优匹配插值算法进行空间插值处理，得到用于大雾识别的初始数据。

另一方面，本发明提供一种大雾识别装置，包括：自适应匹配单元，用于计算太阳天顶角，按照阈值将全天分为白天、夜间和晨昏三个区间，对初始数据自适应匹配不同大雾识别算法得到夜间像元、白天像元和晨昏像元；大雾识别单元，用于使用大雾识别方法对夜间像元、白天像元和晨昏像元进行大雾识别处理，得到大雾识别结果；水汽含量指数计算单元，用于依据大雾识别结果，将判识为大雾的像元，使用长波红外与中波红外差值，计算得到水汽含量指数；结果订正单元，用于去除噪声、误判点或区域的处理，及使用结构元矩阵卷积处理，保证大雾识别结果的连通性；大雾分析单元，用于将最终得到的大雾识别结果，结合地面观测和地理信息数据，得到大雾识别可视化分析结果。