简介:云状的正确观测对降水测报具有指示性意义,云状自动识别技术是气象要素自动化观测领域的难题之一.本文基于全天空可见光成像仪采集的云图与中红外热像仪获取的云图结合,对天空云状进行分类和测量.结果表明:通过在北京、杭州和丽江气象台站采集的大量云图,从云图特征和降水指示性方面将云状划分为Clear、CH、CL、CB及CM共5类.选取14个色彩和纹理特征值作为云状计算参数,采用552张云图作为训练样本,信息分类利用特征值加权最小距离算法,对于5类50个被测样本进行云状的判别.对应自拟的标准云状分类,平均准确率为82%.基于可见光-红外图像信息融合的云状识别方法结合了可见光图像色彩信息丰富的特点及红外图像可以降低雾霾干扰的优势,对比单-可见光传感器云测量,准确性有所提高.本文在可见光与红外图像传感器等多种云观测设备的信息融合方面进行了有益的尝试.
简介:运用西藏羊八井观测站2009-2010年近1年的高时空分辨率全天空图像资料分析了测站上空的日间云量特征。年平均总云量统计结果为5.2;冬夏季节云量分布差别明显,夏季平均云量大,冬季小;无云、少云天气多出现在冬季上午,而夏季午后满云情况较多;1-4月及11、12月(冬半年)云量日变化特征明显,上午逐步增加,至17:00(北京时间)左右到达高值,随后逐步下降,形成白天云量渐多夜间云量消散的“循环”过程。运用该地资料还分析了运用时问概率方法估算的点云量与实际云量的差异,小时平均结果显示无云及满云天气条件下二者云量一致性较高,而对中等云量天气二者相差较大。更长时间尺度(天平均)的统计对比表明,随着统计样本增加二者差距缩小。总体来看少云天气情况下点概率云量估算低于实际天空云量,当天空多云时点概率云量则大于实际天空云量。