【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及云沟筛选，尤其涉及一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法。
技术介绍
1、近些年我国人工影响天气业务的不断发展，全国范围内的飞机和火箭高炮等人工催化作业的日益增加。但对于增雨作业后的效果检验是人工影响天气上的难点，也是人影工作的必须解决的问题。由于云系的复杂性，播云后的效果很难被直观的识别出来。目前发现有效果的冷云增雨作业，会在播撒区形成冰晶等大粒子，如果出现在云顶就会被气象卫星观测到，雷达也应能发现由于催化形成的大粒子而增强的回波。在播云作业后播云区内的云顶温度相比于周围云顶温度更高，且在相对较高的温度下形成冰，因此卫星上能够观测到一条出现在云顶的清晰折线云迹(即云沟)。云沟的形成大致为在云中过冷水区作业播云后云中会产生大量的小冰晶，由于贝吉龙效应冰晶从云顶析出，随着云顶冰晶的下落，在云顶形成了一条晶化的云沟。冰晶在下落的过程中不断增长，淞化并凝聚，其中一部分变为霰粒，从云柱中下落。冻结释放的潜热致使空气加热上升，云沟被新的水云填充，随后新的水云继续被晶化。云沟壁上的未被消耗的催化剂继续对上升的空气播云，如此往复，播云轨迹逐渐被扩大。播云线中心的云被完全晶化以至于无法释放新的冻结潜热，导致上方的云消散。剩余的冰核(in)继续横向混合，使晶化作用向两侧扩。因此证实卫星观测到的云迹线(即云沟)能够认为是播云后物理效应在云顶的直观反应。
2、如何准确识别云沟位置，进而精确投放催化剂，一直是制约该技术广泛应用的技术难题。目前，最接近本专利技术的技术方案主要依赖于传统的地面观测和雷达探测技术，但这些方法
技术实现思路
1、本专利技术的目的是要提供一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法。
2、为达到上述目的，本专利技术是按照以下技术方案实施的：
3、本专利技术包括以下步骤
4、a获取飞机飞行数据，对所述飞机飞行数据进行规范化处理；
5、数据预处理：清洗数据，删除表头信息和表尾信息，仅保留所需的关键字段；
6、数据格式统一：将飞行时间从特定格式转换为标准时间格式(如：yyyy-mm-dd hh:mm:ss)；
7、经纬度数据检查：验证经纬度数据的合理性，确保相邻点之间的误差不超过0.01度。
8、数据完整性检查：检查飞行数据行数是否大于100行，以确保数据的完整性和有效性。
9、b根据飞机的起飞时间和降落时间确定的时间窗，匹配对应时间卫星数据；
10、c收集已经时空匹配的飞机飞行数据信息和卫星数据，包括每个飞行点的经纬度、飞行高度、云顶高度以及飞机飞行高度下的温度,对匹配后的飞机飞行数据进行条件判识，筛选高度差异，温度条件以及飞行点距离后则认为该次飞机作业产生云沟。
11、进一步地，所述规范化处理包括时间格式统一化，数据清洗和经纬度数据合理性检查。
12、进一步地，利用邻近点匹配法进行匹配，并设定误差约束阈值，加以约束用以精准的匹配飞机与卫星的数据，误差矩阵error如式(1)所示：
13、error＝|(xgrid-x1)+(ygrid- y1)| (1)
14、x1，y1为飞机经过经度、纬度点，xgrid，ygrid为fy-4a的经度表、纬度表，error为误差矩阵，误差矩阵error为x1，y1与fy-4a cth经纬度表xgrid，ygrid的绝对误差。
15、进一步地，所述误差约束阈值设置为0.4，对于error矩阵中大于0.4的值进行赋予空值，不进行后续的计算，即认为这些格点与飞机的位置不匹配，对于剩余的点进行最小误差判断，即找到errormin的格点位置，errormin的公式如(2)所示，
16、errormin＝np.where(error＝np.nanmin(error)) (2)
17、其中np.where即python第三方库中的numpy科学计算库，函数功能查询所述格点位置在矩阵中的行列号，如果都是空值则np.nanmin函数功能为查询矩阵中最小值，则认为所述格点位置没有能与卫星数据匹配的点，跳过该点，errormin中即保存了误差最小的行列号，通过该行列号即能找到对应的云顶高度信息。
18、进一步地，温度廓线数据包括了压强、经度、纬度信息，获取飞机飞行高度层的温度信息即可，将压强转换为高度信息，通过气压和高度的转化得到高度、经度、纬度的温度廓线数据，利用邻近点匹配法，匹配与飞机最邻近的高度，这样就能得到飞机飞行高度下的温度，如下式所示：
19、h＝44300* (1- (p/p0)^ (1/5.256)) (3)
20、h代表海拔高度，p代表所需计算的压强，p0为地面气压，地面气压选用温度廓线产品最底层作为地面气压。
21、进一步地，所述条件判识的条件为：
22、对每个飞行点的温度数据进行判识，检查是否落在-15℃至-2℃的区间内；
23、如果温度数据符合此区间，则认为区间对应格点位置满足温度条件，进入下一步；否则，判断区间对应格点位置不符合筛选标准。
24、计算每个飞行点的飞行高度与云顶高度的绝对误差δh，根据设定的阈值，筛选出满足高度差异条件的飞行点,仅保留那些飞行高度与云顶高度差异在可接受范围内的点。
25、如果连续满足条件的飞行点距离超过40km，则认为该次飞机作业产生云沟。
26、如果连续满足条件的飞行点距离未达到40km，则认为该次飞机作业不产生明显的云沟，或者云沟很快会被自然云覆盖。
27、进一步地，所述飞行点距离连续性判识的条件为统计连续满足温度和高度条件的飞行点的距离。
28、本专利技术的有益效果是：
29、本专利技术是一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法方法及其系统，与现有技术相比，本专利技术具有以下技术效果：
30、本专利技术结合卫星数据和飞行数据提高了识别的准确性，操作简便，简化了操作流程，可在各种气象条件下应用，具有广泛的适用性。
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1.一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法，其特征在于，包括以下步骤
2.根据权利要求1所述一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法，其特征在于，所述规范化处理包括时间格式统一化，数据清洗和经纬度数据合理性检查。
3.根据权利要求1所述一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法，其特征在于，利用邻近点匹配法进行匹配，并设定误差约束阈值，加以约束用以精准的匹配飞机与卫星的数据，误差矩阵error如式(1)所示：
4.根据权利要求3所述一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法，其特征在于，所述误差约束阈值设置为0.4，对于error矩阵中大于0.4的值进行赋予空值，不进行后续的计算，即认为这些格点与飞机的位置不匹配，对于剩余的点进行最小误差判断，即找到errormin的格点位置，errormin的公式如(2)所示，
5.根据权利要求1所述一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法，其特征在于，温度廓线数据包括了压强、经度、纬度信息，获取飞机飞行高度层的温度信息即可，将压强转换为高度信息，通过气压和高度的转化得
6.根据权利要求1所述一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法，其特征在于，所述条件判识的条件为：
7.根据权利要求6所述一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法，其特征在于，所述飞行点距离连续性判识的条件为统计连续满足温度和高度条件的飞行点的距离。
...【技术特征摘要】
1.一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法，其特征在于，包括以下步骤
2.根据权利要求1所述一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法，其特征在于，所述规范化处理包括时间格式统一化，数据清洗和经纬度数据合理性检查。
3.根据权利要求1所述一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法，其特征在于，利用邻近点匹配法进行匹配，并设定误差约束阈值，加以约束用以精准的匹配飞机与卫星的数据，误差矩阵error如式(1)所示：
4.根据权利要求3所述一种基于卫星云参量和图像的播云催化云沟识别方法，其特征在于，所述误差约束阈值设置为0.4，对于error矩阵中大于0.4的值进行赋予空值，不进行后续的计算，即认为这些格点与飞机的位置不匹配，对于剩余的点进行最小误...
【专利技术属性】
技术研发人员：周毓荃，晏良锐，蔡淼，李琦，
申请(专利权)人：中国气象局人工影响天气中心，
类型：发明
国别省市：
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