日勺平目背景＆射率毛．“＆政点的＆射牢瓦ｂ蛆的菇值，
采月。式（１）进行判别。如＊＊点∞值★ｆＥ自勺∞日｝日％Ⅸ 值＊日ｎ定白勺范■目Ⅱｎ∞谖点为”＊ｉ＾其目凸勺＊＆Ⅲ
＂ｇｔ＆＆№№ｍⅡ十镕ｍⅨｄ日勺≈＆№”。一２∞｝日＂＊
＆射串Ｔ．＆射串《值超过判断＃№（１１的点＊确定为”％・ｌｌ ０．如目３日ｉ．Ｒ＊☆【｜｜】线ｔ自∞点目＊“定为目ｍ十ｏ。
参考文献：
【４】王盛利ｊ于立，倪晋鳞，等．合成孔径雷达的有源欺骗干扰 方法研究【Ｊ】．电子学报，２００３，３ｌ（１２）：１９００－１９０２．
ＷＡＮＧ Ｓｈｅｎｇ－ｌｉ，ＹＵ Ｌｉ，ＮＩ Ｊｉｎ—ｌｉｎ，ｅｔ ａ１．Ａ ｓｔｕｄｙ
ａｃｔｉｖｅ ｄｅｃｅｐｔｉｏｎ
ｏｎ
ｔｈｅ
ｊａｍｍｉｎｇ
ｔｏ
ＳＡＲ【Ｊ】．Ａｃｔａ
２２
ｎ ２３：１６的数据。ａ目５巾（ａ）为原特雷△目像（ｂ１＊％
Ｔｈ…■删１ｌｍ＂ｆｅ日ｌｕｍ ｈ”ＰＩ…＊＿ｄ５ｒ ｒⅫ∞ｎ”ｑ
口４＾¨｛目｝，ｄ Ｂｚ ＊２口☆＆目￥ｗ ｒｔ自＃＃＃Ⅱ《＊
＊行％＊女脒■的雷逃囝攮Ｒ目ｉ镕＊．¨）ｍ特《蚺ｍ２Ｈ 像Ｔ进行＃带＾除．ｄ接进Ｈ＃＊讥Ⅲｎ勺镕ｍ：（ｄ）Ⅺ将Ⅲ镕 目％目像％进｛Ｔ亮带女除．＃■将瘫＊女障ｈ目ｍ△ｍ镕＊ 行对＊ｉｍ驯∞结皋。由图５日ｍ目Ｈｊ．（ｃ）乖盯（ｄ）都－口ｍ＃ 对流Ⅸ域租好地ｍ别ｍ采，Ｍｍ宴ｍⅫ瞽但屉（ｃ）将盛带Ⅸ ＊ｍｍ刺成ＷｍＫ域＋Ｍｌｍ目某ｇＨⅫＰ±ｒｍ似警报ｍ 【ｄ）＃口『“ｍ好＊纠ｆ（ｃ）∞弊端．Ⅲｍ槠确№女Ⅸ＂％§∞ 讽别。
第１９卷
Ｖ０１．１９
第８期
Ｎｏ．８
电子设计工程
Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｄｅｓｉｇｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
２０１１年４月
Ａｐｒ．２０１ｌ
雷达图像中的对流云识别算法研究
李晶晶，韩雷
（中国海洋大学信息科学与工程学院，山东青岛２６６１００） 摘要：对流云是形成暴雨、冰雹、龙卷风等灾害性天气的主要原因。基于准确识别对流云从而达到对灾害天气进行预 警的目的。本文采用了模板匹配这一创新性的对流云识别的方法。结合对流云和层状云的物理特性以及雷达回波水 平场结构，根据雷达反射率数据的强度、峰值和半径三方面的指标来进行对流识别。通过采用京津地区雷达站的雷达 数据进行大量试验，排除了亮带对对流云识别的干扰，提高了对流云识别的准确度。 关键词：对流云；层状云；亮带；对流识别；水平场结构 中图分类号：ＴＮ９５７．５２
ｄｎｚ
算目邻＃点％台＆２Ⅻ∞《＊，“＊＊＃超Ｈ一定目值∞ 镕，靴把§Ｂ∞Ⅸ敛＊录Ｆ￥如＊￡＃∞女＆小ｆ特≈Ⅲ ∞☆，泣ｑ谤Ⅸ＃日勺水十《续№＆＃好．ｍ滚Ⅱ域为亮带Ⅱ 域。刺月ｍ种女‰．日“将ｍ小的亮带＆ｍⅢｍ米★小∞＆ 带Ｒ＊＊＆有什☆枷月ｍＺ∞，定女一十《＊Ⅸ域．将亮带
ｍｍ¨Ｔ ５０ ｋｍ＾的Ⅸ蛾舍弃＃。日日．将亮带Ⅸ域利月＃‰
ｄＢＺ
该算法主要分为３个部分：图像预处理，亮带移除，对流 云识别。算法主要流程图如图ｌ所示。
１．１图像预处理
本实验的数据来自天津塘沽地区雷达站，预处理部分主 要是将雷达探测的体扫形式的反射率因子资料。经过ＫＮＮ 插值１３１转换到规则的三维笛卡尔坐标下．转换为笛卡尔坐标 下的水平分辨率为１
收稿１５ｔ期：２０１ １－０１—１９
ｏｎ
ｃｌｏｕｄ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ
ｗｅａｔｈｅｒ ｒａｄａｒ ｉｍａｇｅ
Ｊｉａｎ，ＹＵ Ｌｏｎｇ，ｅｔ ａ１．Ｓｔｒｔｕｃｔｕｒｅ ｒｉｓｋ
【Ｊ】．Ｊｏｕｒｎａｌ
３３６８．
ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００９，２９（１２）：３３６６－
ｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
Ｆｉｇ．１
图１算法流程
Ｆｌｏｗ ｃｈａｒｔ ｏｆ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
２１层。对于插值后的三维网格坐标再进行质量控制１４１，以排除 有源干扰对雷达数据的影响。
１．２亮带去除
１算
法
Ｏ℃层亮带是层状云降水的～个明显特征。它反应了在层 状云降水中存在着明显的冰水转化过程，亮带上面降水以冰 为主，其下面以水为主，同时也表明层状云降水中气流稳定， 无明显的对流活动。由于亮带的反射率因子可以达到４０
ｋｍｘｌ
左右，在进行对流识别时，会将亮带区域误识别为对流区域， 因此有必要进行亮带信号的移除。 在本文中，亮带移除所参考的方法，主要是运用亮带的 两个明显的特征（在亮带层中，雷达反射率因子的值明显变 大和在一定水平区域，雷达反射率因子值基本保持不变）来
ｋｍ，垂直分辨率为０．５ ｋｍ，总共 稿件编号：２０１
ＡＺ＝ｉ１０－Ｚ：／ＩＳ０，ｏ≤ｚ‘４２
Ｃｏ．ｚ。≥４２ ４３
率目ｆ￥＾廓缱特Ⅱ目４想＃《“＊Ｔ＊够Ｒｉ鞍好ｍⅢ 映宴目口镕＆射卓目｝垂直轮廓∞《《，＊ｇ进行一ｇ｜直 特征‰｛｜Ｈ＊，＆＊＃折，ｔ定妞目２９《＝十模桓．＃Ｒ＆ 水平方月±的每十＃点＆《ｔ利用景小＝乘日归苒＊进行 《《自实《＆射奉日ｆｔ直转廊的拟台“．＃Ⅻ＊佳拟台高 Ⅸ＆￥住Ⅱ目∞＃《，自ｆ％￥＃ｍ｝＾向ｉ．｛４Ⅲ”率 目｝｛￥懈持ｆⅡ，Ⅱ“目Ｈ№过雷进ｍ｝信ｅ∞日自性来 ｝＆＆镕∞女带Ⅸ域，首＊４＃５ｘ５十格点作为
１０１０６１
作者简介：李晶晶（１９８５～），女，山东平度人，硕士研究生。研究方向：图像处理与模式识别。
－１７６－
万方数据
半晶晶，等雷选闺像中的对流云识别算＊研完 进行＊删。自Ｔ亮带《＊含ｍｍ在２
５
ｋｍ＊．目此．本Ｚ选择
１１０
ｍ（０
４３ ｆＩ）
２．５ ｋｍ＂∞口达目像进行分析。＊先２女能够＆映口＃＆封
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｏｍｅ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ．ａ ｂａｄ ｗｅａｔｈｅｒｓ，ｓｕｃｈ ｍａｃｈｉｎｇ ｔｈｅｏｒｙ
Ｕｎｉｖｅｒｓ渺ｏｆＣｈｉｎａ，Ｑｉ咖２６６１００，Ｃｈｉｎａ）
ｔｏｒｎａｄｏｅｓ，ａｒｅ ｍａｉｎｌｙ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｃｏｎｖｅｃｔｉｖｅ ｃｌｏｕｄ．Ｉｎ
ｓｏ ａｓ
Ｌｅｉ
ｓｅｖｅｒｅ
Ｇｒａｐｈｉｃｓ，２００８，１４（２）：４１２－４２５．
Ｒ Ａ
【３】张宁，贾自艳，史忠植．使用ＫＮＮ算法的文本分类［Ｊ】．计算 机工程，２００５，３１（８）：１７１—１８５．
ＺＨＡＮＧ ｗｉｔｈ
［８】Ｓｔｅｉｎｅｒ
Ｍ，Ｈｏｕｚｅ ｏｆ
Ｊｒ，Ｙｕｔｅｒ Ｓ
［７】７
Ｔａｎ
Ｐ，Ｌｉｎ
Ｓ，Ｑｕａ－Ｌ，ｅｔ
ａ１．Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ－ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ
ｏｎ
ｆｉｅｌｄｓ［Ｊ［．Ｊｏｕｒｎａｌ
１．
ｏｆ
ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｍｏｄｅｌｓ［Ｊ［．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ
ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
Ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ
Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，１９９５，１５（１）：１９８－２１
Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａ
Ｓｉｎｉｃａ，２００３，３１（１２）：１９００—ａｌｖｅｒｔ
Ｃ．Ａｕｔｏｍａｔｅｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｂｒｉｉｇｈｔ ｂａｎｄ
ｕｓｉｎｇ ＷＳＲ－８８Ｄ ｄａｔａ［Ｊ］．Ｗｅａ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ，２００３，１８（７）：５８５— ５９９．
ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ，ｐｅａｋｅｄｎｅｓｓ，ａｎｄ
ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ
ｗｅｒｅ
ｕｓｅｄ，
ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｒｅｐｅａｔｅｄｌｙ
ｔｅｓｔｓ
ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｓｔｒａｔｉｆｏｒｍ ｃｌｏｕｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ｒａｄａｒ ｅｃｈｏ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ａｆｔｅｒ
十《＊
ｍ过“ｔ判《＾＊ｍ≈为”％巾．１２，∞＾＊．《Ⅲ毒口Ｒ ＃＂ｍ十０点∞＃目｝＆，＂ｆｆＩｑ∞＂１】；ｃ ｑ一０＾
№＊
观十均＂Ｅ＆射牢《＾，ⅢＮ＊响半径越＾Ⅻ目４Ｍｍ． 日ｕ《月Ｔ口∞判断＾＊将相ｍ｛＊ｍ∞Ａｍ“《＊＊” ｍＲ域．ＭⅫ目２ Ｔ《＃∞ｘＣｆｔＭ＆№《＊目ｍＫ目＊＊ 剩Ｆ的镕点＊为０
ａｓ
ｓｔｏｒｍｓ，ｈａｉｌｓｔｏｎｅｓ ａｎｄ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｆｏｒ ｉｎｃｌｕｄｅ
ｎｅｗ
ｔｅｍｐｌａｔｅ ｏｆ
ｗａｓ
ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｃｔｉｖｅ ｃｌｏｕｄ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ｔｏ
ｆｏｒｃａｓｔ ｓｅｖｅｒｅ ｂａｄ
ａｒｅａ
ｗｅａｔｈｅｒｓ．Ｔｈｒｅｅ
ａｓｐｅｃｔｓ
ｒａｄａｒ ｒｅｆｌｅｃｔｉｖｉｔｙ ｗｈｉｃｈ
ｓｔｒｕｃｔｕｒ
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｃｏｎｖｅｃｔｉｖｅ ｃｌｏｕｄ；ｓｔｒａｔｉｆｏｒｍ ｃｌｏｕｄ；ｂｒｉｇｈｔ ｂａｎｄ；ｃｏｎｖｅｃｔｉｖｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ
．
雷雨大风、冰雹、龙卷风、局部强降雨等强对流天气带有 明显的突发性，常常致使房屋倒毁，电信交通受损，庄稼树木 受到摧残，甚至造成人员伤亡。目前。多普勒天气雷达是强对 流天气监测和预警的主要工具。 关于用雷达资料识别层状云和对流云。国内外已经做了 很多工作。如闰军提出了一种基于小波分析区域识别算法的 对流云识别算法１１１．Ｓｔｅｉｎｅｒ提出了基于三维雷达数据垂直结 构的对流云识别算法圉。在前人工作的基础上．本文提出了一 种新的对流云识别方法。在将三维雷达数据插值到笛卡尔坐 标后，运用模板匹配的方法去除亮带的影响。最后运用雷达 水平结构场的方法，实现对流云的识别。
１．３目ｍ＊目
目为屉枕ｉ连续＆降末日渡＊度一般枉２０ ｄＢＺ左右ｍ 常｝§≈过３０ ｄＢＺ，一般§＆ｔⅫ４０ ｄＢＺ的目浊＃日∞＆ 成对＊＊气，目％”ｍ平自向Ｌ∞≮十ｍ４Ｋ射帛ｎｎ目 值（＞４０ ｄＢＺ）∞格点自动标“为对流“点。 对ｆ＆ｎ亮带ｎ４Ｅ的雷４悻＆据＃行＊目将Ⅲ射卓 ｛超Ｈ ４０ｄＢｚ∞点＆其辐韩箍■＊Ｒ∞＊母＊☆￥ｚ十 疑ｄ＆￡测试，选定Ｒ＝１１ ｋｍ。＊箅设点的§镕１１ ｋｍ范胃内