[發明專利]基于星載高光譜圖像的氣象災害監測方法

有效

• 申請號: 202110872682.5
• 申請日: 2021-07-30
• 公開（公告）號: CN113591708B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 周洪成
• 申請（專利權）人: 金陵科技學院
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/46;G06Q50/26
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

本發明基于星載高光譜圖像的氣象災害監測方法。首先，利用顯著性檢測算法脈沖余弦變換對高光譜各個波段圖像進行顯著性檢測，獲得高光譜圖像各個波段的顯著性結果圖，然后，使用Lucas?Kanade光流檢測方法對高光譜的顯著性視圖進行運動檢測，獲得各個波段大氣的運動檢測結果，最后使用遺傳算法對所有波段的大氣運動檢測結果進行加權尋優，獲得大氣云層的運動狀態，達到對氣象災害監測的目的。

技術領域

本發明涉及氣象災害監測領域，特別設計基于星載高光譜圖像的氣象災害監測方法。

背景技術

近年來，隨著科技的快速發展，航空交通得到了極大的發展，對流云是由大氣對流運動攜帶著水汽上升凝結產生的，是對流性天氣發生的重要標志。對流性天氣有可能形成災害，尤其是強對流天氣如短時強降水、雷暴、冰雹、下擊暴流和龍卷等具有突發性和局地性強、生命史短、災害重等特點。例如，沖頂對流激發產生的重力波和大氣湍流會在垂直和水平方向傳播數百千米，飛機途經這些區域會產生劇烈顛簸甚至威脅航班安全。然而，對流云的預測一致是科學技術發展的一個難點，

因此，亟待提出一種對流云檢測的方法，來增加氣象監控的準確性。

發明內容

為了解決上述存在問題。本發明提出一種基于星載高光譜圖像的氣象災害監測方法，對對流云進行有效監測，為達此目的：

本發明提出基于星載高光譜圖像的氣象災害監測方法，所述L-KWSD算法的具體步驟如下：

步驟1：利用星載高光譜成像儀采集大氣對流云高光譜圖像信息，每幅圖像尺寸為N_x×N_y×N_λ，其中，x表示高光譜圖像空間維的寬度，y表示高光譜圖像空間維的高度，λ表示光譜維的數量；

步驟2：利用改進的PCT算法對高光譜圖像各個波段的數據進行顯著性檢測，獲得高光譜圖像各個波段的顯著性結果圖；

步驟3：利用閾值選擇，把顯著性不強的高光譜圖像剔除，獲得有用的高光譜顯著性圖像；

步驟4：使用Lucas-Kanade光流檢測方法對高光譜的顯著性視圖進行運動檢測，獲得各個波段大氣的運動檢測結果；

步驟5：對各個波段的檢測結果進行加權平均，獲得大氣層運動狀態的評估值，且各波段的權值使用遺傳算法尋優得到。

作為本發明進一步改進，所述步驟2中，改進的PCT算法可以表示為

C＝cos(Y)??????????????????(2)

Cr＝cos^-1(S)????????????????????????????????????(4)

A＝abs(cr)????????????????????????????????(5)

P＝G(A)???????????????????????????????????(6)

其中，X表示高光譜圖像空間維圖像，表示高光譜圖像空間維圖像像素的均值，Y表示高光譜圖像空間維圖像X去直流后的圖像，cos(·)表示離散余弦變換，C表示信號Y的離散余弦變換的系數，C(i，j)表示圖像C在第i行第j列的像素值，S表示對C取符號后的圖像，S(i,j)表示圖像S在第i行第j列的像素值，T₁表示取符號閾值，cos^-1(·)表示離散余弦反變換，Cr表示對符號S取離散余弦反變換后的系數，A表示Cr的絕對值，abs(·)表示取絕對值函數，P表示A的低頻圖像，G(·)表示低通濾波器。

作為本發明進一步改進，所述步驟3中，閾值選擇表示為