一种云分类方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种云分类方法和装置，解决了现有技术仅通过阈值法对云进行分类，缺少对结果的定量分析的问题，所述方法包括：获取云物理参数历史数据，选取数据建立数据集；对比卫星记录的云分类历史，确定云分类的阈值；利用所选取的三个波段的数据和确定的云分类阈值做出随机森林模型；选取目标区域影像，确定所述云物理参数的值；带入随机森林模型，确认目标区域的云分类

【技术实现步骤摘要】
一种云分类方法和装置


[0001]本申请涉及卫星遥感数据领域，尤其涉及一种云分类方法和装置
。

技术介绍

[0002]随着人工影像天气工作的快速发展，在防灾减灾和救灾等方面发挥了重大作用
。
准确的人工影响天气应用的云分类不仅可以应用到青藏高原云分类，还可以为天气预报员提供有效的分析手段
。
虽然由多种原理划分的云类型较多，但是供人工影响天气应用的云分类类型较少
。
现有的人工影响天气应用云分类方法主要是根据三通道合成方法，是阈值法和简单的颜色上的定性分类为主
。
但阈值法和简单的分类缺乏对结果的定量分析
。
因此需要一种可以对云的类型进行定量分析的方法
。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供一种云分类方法和装置，解决了现有技术仅通过阈值法对云进行分类，缺少对结果的定量分析的问题
。
[0004]第一方面，本申请实施例提供一种云分类方法，包含以下步骤：
[0005]获取葵花8号卫星至少两种云物理参数历史数据，根据三通道合成的原理，选取数据建立数据集；
[0006]对比卫星记录的云分类历史，通过三通道合成法确定云分类的阈值；
[0007]利用所述三通道合成法所选取的三个波段的数据和确定的云分类阈值做出随机森林模型；
[0008]选取目标区域影像，确定所述云物理参数的值；
[0009]带入随机森林模型，确认目标区域的云分类
。
[0010]优选地，选取三种云物理参数历史数据
。
[0011]进一步优选地，选取的云物理参数历史数据包含云光学厚度
、
云粒子大小和云顶高度
。
[0012]进一步优选地，根据云顶高度区分云和晴空
。
[0013]进一步优选地，根据云光学厚度和云粒子大小区分大粒子冰云
、
过冷水云
、
深对流云
、
冰水混合云
、
暖冰相降水云
、
沙尘云
、
海洋性的层云或积云
。
[0014]优选地，所述至少两种云物理参数作为一组参数
。
所述数据集由多组参数组成
。
[0015]优选地，所述三通道选取葵花－8卫星
AHI
上的
0.64
μ
m
和
1.6
μ
m
的提取反射率通道，
11.2
μ
m
选取亮温通道
。
[0016]第二方面，本申请还提出一种云分类装置，用于实现本申请实施例所述云分类方法，包含云参数数据获取模块
、
数据传输模块
、
随机森林模型存储模块和云类型识别模块
。
所述云参数数据获取模块，用于获取目标区域云物理参数
。
所述数据传输模块，用于将获取的目标区域云物理参数输送至云类型识别模块，并将云类型识别模块输出的数据传输出去
。
随机森林模型存储模块，用于存储上述方法构建的随机森林模型，并将数据输送至云类
型识别模块
。
所述云类型识别模块，用于接收数据传输模块和随机森林模型存储模块输送的数据，并结合对比，识别目标区域云物理参数的云类型
。
[0017]第三方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请中任一实施例所述的方法
。
[0018]第四方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请中任一实施例所述的方法
。
[0019]本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
[0020]本研究选取了葵花8号卫星的3个通道作为基础数据集，结合阈值法和机器学习方法对云进行了分类
。
该方法既可以用可视化判别获得云的类型，还可以用于定量分析
。
附图说明
[0021]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定
。
在附图中：
[0022]图1为本申请云分类方法流程图；
[0023]图2为本申请一种云分类装置的示意图；
[0024]图3是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图
。
具体实施方式
[0025]为使本申请的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚
、
完整地描述
。
显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围
。
[0026]以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案
。
[0027]实施例1[0028]图1为本申请云分类方法流程图
。
[0029]一种云分类方法，包含下述步骤
101
～
105
：
[0030]步骤
101、
获取葵花8号卫星至少两种云物理参数历史数据，根据三通道合成的原理，选取数据建立数据集
。
[0031]所述数据集需要至少两种葵花8号卫星的云物理参数历史数据才能建立，但两种云物理参数历史数据建立的数据集误差较大，因此优选地，选取的云物理参数历史数据为三种
。
[0032]所述云物理参数包含云光学厚度
、
云粒子大小
、
云顶高度
、
云顶温度和云滴有效半径等，这里不做进一步限定
。
[0033]进一步选取云光学厚度
、
云粒子大小和云顶高度三种云物理参数的历史数据
。
其中根据云顶高度区分云和晴空
。
根据云光学厚度和云粒子大小区分大粒子冰云
、
过冷水云
、
深对流云
、
冰水混合云
、
暖冰相降水云
、
海洋性的层云或积云
、
沙尘云
。
[0034]所述数据集需要选取带研究区域内一段时间的云物理参数历史数据，数据越多，对于数据集越精确，因此，优选一至两年为一段时间获取待研究区域葵花8号卫星的云物理
参数历史数据，也可以将多段时间用于建立一个数据集，以此进一步增加数据的精确性
。
还可以将至少两种云物理参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种云分类方法，其特征在于，包含下述方法：获取葵花8号卫星至少两种云物理参数历史数据，根据三通道合成的原理，选取数据建立数据集；对比卫星记录的云分类历史，通过三通道合成法确定云分类的阈值；利用所述三通道合成法所选取的三个波段的数据和确定的云分类阈值做出随机森林模型；选取目标区域影像，确定所述云物理参数的值；带入随机森林模型，确认目标区域的云分类
。2.
根据权利要求1所述一种云分类方法，其特征在于，选取三种云物理参数历史数据
。3.
根据权利要求2所述一种云分类方法，其特征在于，选取的云物理参数历史数据包含云光学厚度
、
云粒子大小和云顶高度
。4.
根据权利要求3所述一种云分类方法，其特征在于，根据云顶高度区分云和晴空
。5.
根据权利要求3所述一种云分类方法，其特征在于，根据云光学厚度和云粒子大小区分大粒子冰云
、
过冷水云
、
深对流云
、
冰水混合云
、
暖冰相降水云
、
沙尘云
、
海洋性的层云或积云
。6.
根据权利要求1所述一种云分类方法，其特征在于，所述至少两种云物理参数作为一组参数；所述数据集由多组参数组成
。7.
根据权利要求1所述一...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡斯勒图，臧增亮，包芳玲，尚华哲，李明，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：