气象卫星大雾遥感自动识别技术研究

第27卷 第2期 热 带 气 象 学 报 V ol.27，No.2 2011年04月 JOURNAL OF TROPICAL METEOROLOGY Apr.，2011周红妹，葛伟强，柏桦，等. 气象卫星大雾遥感自动识别技术研究[J]. 热带气象学报，2011，27(2): 152-160.文章编号：1004-4965(2011)02-0152-09气象卫星大雾遥感自动识别技术研究周红妹，葛伟强，柏桦，刘冬韡，杨引明(上海市卫星遥感与测量应用中心，上海 201100)摘 要: 鉴于大雾对城市和沿海地区国民经济和人们生命财产带来的巨大灾害，迫切需要研制快速、有效、准确的雾遥感监测和识别方法。

在对雾的辐射特性与卫星光谱特征试验分析基础上，找出不同时相可见光遥感图像下垫面反射率与云雾反射率之间的相对关系，并通过对图像反射率的相对变化率进行计算分析，自动生成准雾区动态判别阈值，并在准雾区范围初步确定基础上，采用基于图像游程编码的快速连通区域标记技术，结合纹理分形分析、形态分形分析、平滑度分析、模板特征分析等实用方法，对气象卫星遥感图像进行雾自动识别和云雾分离研究，取得了良好的应用效果。

关 键 词：气象卫星；雾；遥感动态监测；自动快速识别方法中图分类号：P405 文献标识码：A Doi ：10.3969/j.issn.1004-4965.2011.02.002收稿日期: 2009-10-28资助项目：上海市科委重点课题“上海城市和沿海大雾遥感监测预警系统研究”(NO. 075115011)资助通讯作者: 周红妹，女，上海市人，正研级高级工程师，主要从事气象遥感和GIS 应用研究。

E-mail: hong_mei@1 引 言大雾是指能见度小于1 km 的天气现象，它对国民经济的影响巨大，是航空、水运、陆路交通以及城市高速公路交通安全的第一杀手。

鉴于大雾对国民经济和人们日常生活的巨大影响，以及卫星监测雾具有快速、大范围、分辨率高的特点，国外早在1970年代就开始利用气象卫星进行雾监测研究[1－3]，但早期多偏重于典型实例分析[4－15]。

德国人研究了阿尔卑斯地区和周围盆地的雾，提出了一些用于雾分类、图像校正以及结合雾的图像和数字地形模型判定雾高度的方法，给出了一些有应用价值的参考指标和计算方法。

瑞士伯尔尼大学用NOAA 卫星对瑞士低洼区域夏季烟雾浓度进行了较系统的分析。

Bendix (2006年)用MODIS 1～7通道的反射率进行白天雾的监测，并用辐射传输方程分别计算了典型的极大雾(能见度<50 m ，雾厚400 m)和极小雾(能见度<950 m ，雾厚30 m)情况下各通道的反射率，以此为阈值来判定雾区，并通过反演云底高来分离低云和大雾，也取得了一些效果[16]。

近年来，国内也开展了利用气象卫星探测资料遥感雾的研究工作[17]。

如1990年代末国家卫星气象中心为配合长江三峡大江截流工程，在白天利用NOAA 卫星可见光和红外探测资料，夜间利用3.7 µm 和11 µm 两个红外通道资料，采用阈值法和统计法，并结合图像处理技术对大雾的覆盖范围进行监测，在实时服务中取得了一定效果。

居为民等[18]利用GMS-5卫星资料监测沪宁高速公路大雾获得初步成果；李亚春等[19]利用GMS-5气象卫星资料进行白天大雾的个例研究。

以上研究虽然已取得一定效果，但仅限于个例分析为多，尚不能满足大雾监测预警的业务应用需求。

这是由于大雾产生时天空云系通常较为复杂，特别是低云和雾，其光谱、亮度往往十分接近，且云和雾通常会发生粘连，两者难以区别，2期周红妹等：气象卫星大雾遥感自动识别技术研究 153加之地表反射率和比辐射率变化的复杂性，以及不同太阳高度角和气候条件会对卫星辐射值和反射率产生影响，故云雾遥感识别和分离具有较大复杂性。

另由于遥感图像数据量大，计算方法复杂，故研制快速、实用的雾遥感自动识别方法，满足业务应用需要便成为目前的当务之急。

本文通过对大量不同时相遥感图像试验分析，找出遥感图像中下垫面反射率与云雾反射率之间的相对关系，以及遥感图像的下垫面、云、雾光谱变化规律和特征，达到准雾区的自动判别。

同时，在准雾区识别基础上，结合光谱、纹理、结构特征分析、快速连通区域标记等技术方法，对气象卫星遥感图像进行雾自动识别和云雾分离，进而满足了雾动态、快速、自动识别的业务应用需要。

2 雾遥感识别原理2.1 雾的辐射特性雾是由大量靠近地面、飘浮在空气中的极细小的水滴或冰晶微粒组成，其粒子半径范围一般是在几个µm至十几个µm之间，密度可达每立方厘米数千个。

当太阳光照射到大气中这种微小粒子時，光会由粒子向四面八方漫射出來，称为散射。

而大气中这种粒子的直径与辐射的波长相当或者相近时发生的散射称为米氏散射。

由于卫星可见光和近红外波段主要对太阳光的反射和散射辐射敏感，而雾粒子的大小与可见光和近红外波长接近，故潮湿多雾的天气对米氏散射的影响较大，进而在一定程度上削弱和影响了卫星对地表面的探测。

在红外波段，雾的辐射特性也随波长不同而产生变化。

中红外波段(3.7 µm附近)由于位于太阳与地球大气的辐射光谱曲线重叠处，白天雾区不仅自身向上发射辐射，而且还反射太阳辐射；而夜间由于没有阳光照射，所以主要是发射辐射。

在长波红外波段(11 µm附近)，由于雾的比辐射率接近1，其辐射性状类似黑体，故主要向上发射辐射。

2.2 雾的卫星光谱特征根据气象卫星光谱原理，在可见光波段内，水体、植被、裸土的反射光谱有着较大差异。

其中裸土的反射率最高，其次是水体，植被反射率最低。

而云雾的反射率又高于水体、植被和裸土。

另云和雾相比，云的反射能力更强，其反射能力随云状、云量、高度和厚度的不同而不同。

因此，云、雾以及下垫面介质在可见光波段内的不同光谱特性给云雾判别提供了有利条件。

由雾的辐射特性研究分析表明，雾区具有近红外波段反照率低于可见光波段；雾区可见光、近红外波段反照率高于下垫面，低于中、高云；雾区的红外波段亮温通常低于下垫面，高于中、高云，但在天气伴有逆温层情况下(辐射雾)亮温高于下垫面邻近地区；雾区夜间10.5～11.5 µm 红外波段的亮温要高于11.5～12.5 µm波段的亮温等光谱特征。

2.3 雾的结构以及红外特征在卫星可见光遥感图像上，由于雾区反照率低于中、高以及厚云，且粒子尺度变化较稳定，故其结构及红外特征表现为：顶部光滑、厚实，不具透射性，亮度变化不明显，纹理较均匀，边缘较清晰，温度更趋近于周围环境，且纹理、形态与地形、地貌具有较好的相似性，地形特征明显等。

而云区则具有低亮温，纹理散乱，边界不规则，常伴有阴影区和高亮区等特点[19]。

2.4 雾自动识别和云雾分离原理为了满足大雾遥感监测业务应用的自动判别需求，根据雾的辐射特征与光谱原理，本文对上海城市及沿海区域内的近年秋、冬季的多幅气象卫星资料进行光谱试验分析，发现白天不同太阳高度角和气候条件会对卫星可见光波段的云、雾、下垫面的辐射值和反射率造成差异(图1)。

云、雾区除了在不同太阳高度角情况下的卫星辐射强度不同外，其反射率还受高度、厚度以及气候条件的影响。

即云雾区高度越高、厚度越厚，辐射强度越强，则反射率也越大。

另春、夏与秋冬季，晴天与阴天，卫星反射率也会有所不同。

春、夏季反射率较高，秋、冬季反射率较低；晴天反射154 热 带 气 象 学 报 27卷率高，阴天反射率低。

而雾区反射率低于云区，但高于下垫面，处于下垫面和云区之间[20]。

鉴于不同太阳高度角和气候条件会对卫星可见光通道辐射值和反射率产生影响，以及每幅卫星可见光图像中云雾和下垫面介质反射特征的差异，造成了雾区判别阈值的不确定性。

因此，本文根据以上气象卫星可见光波段云雾的反射率特性，经过对秋、冬季(雾产生季节)多幅遥感资料进行充分研究和反复试验，发现雾区反射率随时间发生变化。

早晨到上午雾区反射率随时间呈迅速上升趋势，中午11：30达到最强；而后随时间迅速减弱(图2)。

图1 FY-2C 卫星白天7:00—16:00时的雾、云、地面反射率峰值分布图2 FY-2C 卫星白天7:00—14:00时的雾反射率分布另由于不同面积、高度、厚度的云雾反射率的各项异性散射作用，对下垫面反射率亦会造成影响。

如高云、冷云或对流云顶的散射作用会造成下垫面反射率的增强，其增强的幅度与云雾反射率的强度密切相关。

因此，本文通过找出不同时相可见光遥感图像雾区反射率特征和规律，以及下垫面反射率与云雾反射率之间的相对关系，并对不同时相图像雾区反射率的相对变化率进行计算分析，自动生成准雾区动态判别阈值。

并在准雾区范围初步确定基础上，进而采用基于图像游程编码的快速连通区域标记以及多种纹理分析、数学形态分析等实用方法，进行雾检测和云雾分离，从而提高了雾区判别精度和计算效率。

3 雾遥感自动、快速检测方法3.1 卫星资料选择鉴于雾动态监测的时间分辨率要求，以中国FY-2C 和日本MTSAT 静止卫星为主(可见光波段地面分辨率分别为1.25和1 km ，红外波段地面分辨率分别为5和 4 km)，以地球观测卫星EOS/MODIS 资料为辅(可见光波段地面分辨率为250 m ，红外波段地面分辨率为1 km)，结合地面观测资料，根据雾的光谱特征和辐射特性，研制雾遥感快速检测方法，进行雾区动态检测和信息提取。

3.2 雾遥感检测方法2期周红妹等：气象卫星大雾遥感自动识别技术研究 1553.2.1 准雾区动态判别门限自动生成由于太阳高度角和天气气候条件的变化，使得接收到的每幅遥感图像的反射率和亮度均有所不同。

为了满足动态、快速、自动的雾区监测需要，达到对每幅遥感图像实行云、雾和下垫面自动识别和分离目的，本文根据下垫面介质、云、雾区的不同光谱特性，通过对不同时相遥感图像反射率自动跟踪计算，找出不同时相的下垫面介质反射率和云区反射率之间的关系，并根据计算得出的下垫面介质、云区反射率与大雾反射率之间的相对变化率，自动生成准雾区范围动态判别门限，进而实现雾区与下垫面介质、中高云的初步分离，屏蔽了大量雾区之外的象元，提高了计算效率和后续算法的识别精度。

FY-2C卫星准雾区反射率动态变化门限为，F1(t，x，y)=h(t)＋w(t)+p(x，y) (1) 以及：F2(t，x，y)=h(t)－w(t)+p(x，y) (2) 其中：h(t)＝－0.239t3 + 6.137t2－46.50t+115.3 (3) w(t)=－0.427t2+9.315t－38.48 (4) 式中F1(t，x，y)为随时间t变化的准雾区判别上门限，F2(t，x，y)为随时间t变化的准雾区判别下门限；h(t)为雾区随时间t变化的反射率均值函数；w(t)为雾区反射率随时间t变化的相对波动范围函数，t为雾区持续时间；p(x，y)为下垫面受云区反射率影响参数，变量x为遥感图像中下垫面最小反射率，y为云区最高反射率，x、y由每幅遥感图像计算所得；p(x，y)参数由大量遥感资料实验分析得出。