申请/专利权人：复旦大学

申请日：2023-04-09

公开（公告）日：2023-07-25

公开（公告）号：CN116482779A

主分类号：G01W1/10

分类号：G01W1/10;G06V10/62;G06V10/82;G06F30/27

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.08.11#实质审查的生效;2023.07.25#公开

摘要：本发明属于卫星云导风反演技术领域，具体为一种基于双层云顶高度信息的双层云导风反演算法。本发明利用日本葵花8号卫星热红外多通道观测反演得到的双层云上层冰云、下层水云云顶高度信息，根据其在连续时刻上的像素偏移量，利用稠密光流法估算对应时刻的光流场，进而转化为云导风矢量。本发明首次获得双层云导风信息，针对2022年第7个热带风暴“木兰”的云导风反演试验表明，可以较准确反演空心结构台风在不同高度层的螺旋中心和风场差异，对台风路径和强度预报以及云导风资料在数值预报中同化应用方面具有重要意义。

主权项：1.一种基于双层云顶高度信息的双层云导风反演算法，其特征在于，具体步骤为：1图像预处理；是将不同时刻云顶高度图像按照相同的阈值范围处理成一个统一的灰度值矩阵；具体地，把上层的最大云顶高度固定为18千米，下层双层水云的最大云顶高度固定为8千米；最低的云顶高度设定为0.5千米；云高小于0.5千米的像素设为缺省值，上层云高大于18千米下层云高大于8千米的像素均统一设定为18千米；经过此步预处理，上层云高的数值范围均在0.5到18之间，下层云高的数值范围均在0.5到8之间；在上下两层云中，通过两层云高各自的最大最小阈值把云高映射到0-255的灰度值范围中，见公式1： 2计算每个云像素的二次多项式展开系数；对于每个中心像素及其周围设定的邻域窗口PEW的灰度矩阵，看做是自变量空间位置的函数fx,y，邻域窗口大小为2n+1×2n+1，n为整数；通过公式2对该函数进行二次多项式展开： 其中，C＝r1，r1为多项式展开等常数项，r2，r3，r4，r5，r6为多项式展开等各项系数；使用加权最小二乘法对展开系数A、B、C进行估计；3计算每个像素的位移量；根据前后两个连续时刻的灰度值图像，假设T1时刻中心像素的亮度为f1X-d，T2时刻移动距离d后为f2X，若满足亮度恒定假设，则有公式3：f1X-d＝C1+B1TX-d+A1X-dTX-d＝f2X＝C2+B2TX+A2XTX，3其中，A1，B1，C1，和A2，B2，C2分别是f1X-d，f2X的展开系数；根据公式2和3整理系数得：A1＝A2,B2＝B1-2A1d,C2＝A1dTd+B1Td+c1，4 为满足以上条件求解位移d，采用中间值作为A1和A2的估计值,代入公式4中第二个约束条件，得： 为避免结果中噪声，在一个较大的局部优化窗口LOW中构建最小方差目标函数，具体为公式7: 其中，I表示在LOW窗口中的元素位置，wI表示LOW中每个元素对中心元素的权重，通过求解目标函数的最小值从而求得dX；4对目标函数最佳位移d，引入金字塔分层的思想实现从粗到细的迭代；首先从最粗尺度开始进行位移计算di，以获得一阶位移估计值，然后根据公式8中所示把缩放比例s、上一层估计的位移di和残差L传递给更精细尺度的下一层，以获得更准确的估计值；di+1＝s×di+L，85最后，根据卫星图像的时间分辨率和空间分辨率，将图像坐标中的像素位移被转换为地理坐标中的速度分量u，v；设估计的位移d的两个方向分量分别为Δx和Δy，实际代表像素在矩阵中位置的变化，转化为地理坐标中的位移为Δx×Δlon和Δy×Δlon，其中Δlon和Δlat分别表示卫星图像一个像素点对应的实际地理空间分辨率；转化为实际地理位移之后，再除以两张图像之间的时间差即卫星图像的时间分辨率，即得到地理坐标中的速度分量u，v。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 复旦大学 基于双层云顶高度信息的双层云导风反演算法

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