紅外雲圖

紅外雲圖

衛星在10.5~12.5微米測量地表雲面發射的紅外輻射,將這種輻射以圖象表示就是紅外雲圖。在紅外雲圖上物體的色調決定其自身的溫度,物體溫度越高,發射的輻射越大,色調越暗,紅外雲圖是一張溫度分布圖

基本介紹

  • 中文名:紅外雲圖
  • 外文名:infrared cloud image 
  • 性質:溫度分布圖
概念解釋,背景知識,基本特點,使用注意事項,識別方法,類型,圖像區別,圖像融合,

概念解釋

紅外感應器是測量來自雲層頂面、陸地表面和水面所發射的紅外輻射總量。這個總量反映出被測物體表面的冷熱情況,並用圖像表示出來,這種圖就是紅外雲圖。即在10.5~12.5μm紅外譜段,衛星接收到的輻射僅與溫度有關,物體的溫度越高,衛星接收到的輻射就越大;溫度越低,輻射越小。將輻射轉換為圖像,輻射大用暗的色調錶示,輻射越小,色調越白。這樣就得到紅外雲圖。
因此在紅外雲圖上的色調錶示了物體的溫度分布。由紅外雲圖上的色調可以推算地表面的溫度。因而從嚴格意義上說,紅外雲圖是一幅亮度溫度分布圖。

背景知識

自世紀年代第一顆氣象衛星成功發射以來, 氣象衛星探測技術得到了迅猛發展,世界上已經建立了全球氣象衛星探測體系。氣象衛星探測技術大大地豐富了氣象觀測的內容和範圍, 特別是對一些難以進行氣象觀測的地區, 現在都可以通過氣象衛星進行觀測。氣象衛星的出現極大地促進了大氣科學的發展, 它在探測理論和技術、災害性天氣監測、天氣預報等方面發揮了重要作用。衛星資料有兩大類,一類是圖像資料, 另一類是探測資料。將衛星攜帶的成像儀在不同譜段測得的輻射轉換為不同色調的圖像就形成了衛星圖像目前的氣象衛星圖像有兩種一種是衛星雲圖, 主要反映大氣中雲系的分布另一種是水汽圖, 主要反映大氣中水汽的分布衛星雲圖中的紅外雲圖是衛星通過探測地表和雲頂的紅外輻射獲取的, 主要反映的是地表和雲頂的溫度特徵, 所以紅外雲圖在晝間、夜間均可獲得。圖像的灰度取決於地表或雲頂的溫度, 溫度越低, 灰度值就越大, 色調越白溫度越高, 灰度值就越小, 色調越暗水汽圖則是衛星通過接收以卿為中心的水汽吸收帶的紅外輻射而得出的圖像, 其中包含著大量的大氣水汽信息水汽圖上色調越白, 即衛星接收到的紅外輻射越少, 被水汽吸收的紅外輻射就越多, 表示大氣中的水汽含量越多反之, 水汽圖上色調越暗, 大氣中的水汽含量就越少。

基本特點

紅外雲圖的基本特點:
(1)紅外雲圖上地面、雲面色調隨緯度和季度而變化:黑赤道到極地白。
原因:地面和雲面溫度向高緯度地區遞減。
結果:高緯度地區地表和雲之間的溫度差很小,所以在紅外雲圖上只有很小的色調反差,不容易將雲與冷地表區別開,雲的類型也難以區別;
(2)紅外雲圖上水面與陸地色調的變化:
a.中高緯度地區:冬季:暗海面,陸面亮(海溫>陸溫);夏季:亮海面,陸面暗(陸溫>海溫)。若陸溫等於或相近水溫,水陸界線不清楚;
b.在白天的陸地上:乾燥地表的溫度變化較大,其色調變化也大;潮濕或有植被覆蓋的地區溫度變化小,其色調變化也較小。

使用注意事項

使用紅外雲圖的注意點
1、由於雲頂溫度隨高度遞減,在IR圖像中不同高度雲的層次分明,並且透明的捲雲清晰可見,這些都優於VIS雲圖。另外,陸表和海表溫差強烈處,海岸線清晰可見,但是雲的紋理結構VIS圖像中更清晰。
2、在IR圖像解釋中也存在一些問題。如夜間在IR圖像上很難辨別出低雲和霧(它們的溫度與地表溫度太相近)。另外,在IR資料定量套用中,如由雲頂溫度估算雲頂高度,必須考慮以下四點:
(1)在將地表或雲發射的輻射轉換成溫度時作了云為黑體的假定,這僅對厚度超過幾百米的低雲和非常厚的高雲才是對的。
(2)當存在薄雲或有未充滿衛星視場小雲塊時,其下面地表的輻射能到達衛星,這樣雲就會顯得比真實情況更暖,估計出的雲高也將過低。
從圖可以看出,衛星估算的雲頂溫度與實際雲頂溫度間的誤差決定於瞬時視場內:
· 雲層中各雲單體的大小(或雲區中晴空區大小);
· 總雲量的多寡;
· 儀器對雲區視角的大小;
· 雲層的厚度,即雲的透過特性。
(3)必須對大氣中水汽含量的吸收和發射作訂正,否則測量到的溫度比真實的低;另外,圖像邊緣或“臨邊”附近誤差也很大,因為那裡的輻射是斜射到衛星的。這兩種情況合在一起,中緯度地區的誤差可達2~3℃,熱帶地區可以達到10℃。
這種現象在三種情況下特別明顯:
· 在紅外雲圖的兩邊部分較明顯。(輻射路徑較長,吸收氣體含量加大,吸收增加)
· 熱帶地區水汽含量大,吸收也強,對估算雲頂溫度和地面溫度的影響較大;
· 大氣中的水汽主要集中於低層,低空的水汽吸收較大氣高層要大得多,對衛星估計低雲面溫度影響較大。
(4)由衛星的IR輻射作出的“地面溫度”估計是地表上的溫度,與天氣學意義上的“地面大氣溫度”(百葉箱)有幾度偏差。
這四條也是分析雲圖中應當十分注意的。

識別方法

紅外雲圖的色調決定於物體的溫度,反映了地面和雲面的紅外輻射或溫度的分布。
紅外線衛星雲圖紅外線衛星雲圖
淺色調錶示紅外輻射小,溫度低;暗色調錶示紅外輻射大,溫度高。所以雲頂高度越高,其溫度越低,雲的色調越白。紅外雲圖的優點是可區分不同層次的雲。缺點是因為溫度相近的關係,不能區分地面和低雲。
由於大氣有吸收及物體發射率不完全為1,衛星接收到的紅外輻射要比實際表面溫度發射的黑體輻射要小,故嚴格地說,紅外雲圖是一張亮度溫度分布圖。地面的溫度一般較高,呈現較暗的色調;由於大氣的溫度隨高度是遞減的,故云頂高而厚的雲,其溫度低呈白的色調。低雲的雲頂溫度較高,與地面相近,故在紅外雲圖上不容易識別。
紅外雲圖
由於各類雲的雲頂溫度的差異較大,在紅外雲圖上可以識別各種高度的雲。此外,地表的溫度隨季節、緯度、海陸分布及其本身的熱慣量而不同,所以在紅外雲圖上的色調亦不同。在電視顯示的紅外雲圖上,地表以綠色表示,以與雲相區分開。

類型

紅外分裂窗雲圖
紅外分裂窗(10.3~11.3μm和11.5~12.5μm)雲圖特點
大氣中的水汽是影響衛星推算表面溫度的最重要的因子,必須消除影響。為此將衛星紅外觀測通道10.5~12.5μm分裂為:10.3~11.3μm和11.5~12.5μm兩個通道,稱為紅外分裂窗通道。在這兩窗區通道中,主要是水汽對紅外輻射的吸收,且兩者是不同的,利用這種差異可以估算大氣中的水汽含量。從而用於估算海面溫度。
3.7μm 短波紅外雲圖
3.7μm 短波紅外雲圖特點
3.7μm譜段是電磁波譜的中紅外波段,它相對於l0μm譜段,波長要短,所以常稱之為短波紅外雲圖(或中紅外、熱紅外圖)。
在該譜段大氣透明度很高,大氣吸收的影響小,能較精確地測量表面溫度,最初用於探測海面溫度,而後發現這一波段處在森林火溫(800K)的最大輻射波長處,所以用它監測森林火災很有用。此外用它對於監測夜間的霧區特別有用。但是在白天觀測在這一通道測量的輻射有地面和雲面反射太陽輻射及地面雲面發射的短波紅外輻射,這兩種不同輻射源的輻射對於識別物像造成困難。當然短波紅外雲圖在監測低雲和捲雲等方面有它獨有的功能。
基本原理:3.55~3.93μm通道位於太陽光譜曲線與地[球大]氣輻射光譜曲線相交重疊的地方,所以在白天由這一通道測量的輻射既有地(雲)面發射的輻射,還有地(雲)面反射的太陽輻射,衛星白天接收的輻射決定於地(雲)面反照率及其發射率和溫度,溫度越高、反照率和發射率越大,衛星接收的輻射越大(暗),反之則越小(亮)。

圖像區別

紅外雲圖與可見光雲圖的區別
亮度
在可見光波段,衛星的觀測儀器感應地面或雲面對太陽光的反射差異。這種差異在圖片上表現為黑白差異。黑白差異(或稱亮度)表示地面或雲面的反照率大小,白色表示反照率大,黑色表示反照率小。一般雲層越厚,其亮度較亮。如果太陽的照明條件一樣,對於同樣厚度的雲,水滴雲比冰晶雲亮。按照雲面和地面反照率的強弱,亮度可分為六種層次(跟據這種亮度層次,可以分辨雲面或地面的特徵和類別。
紅外雲圖和可見光雲圖比較紅外雲圖和可見光雲圖比較
在紅外波段,紅外感應器測量來自雲頂、陸地表面和水面所發射的紅外輻射總量,這個總量反映出被測物體表面的冷熱情況,並用圖像表示出來。在紅外雲圖上,雲層頂部、陸地表面和水面表現為不同的色調。 最黑的地區代表最暖的表面, 最白的地區代表最冷的表面。因此,紅外雲圖實際上是一張地表面和雲系的溫度分布圖。根據云圖上色調的差異可以判定雲頂的高低:色調白,溫度就低,表示雲頂高度高;色調黑,溫度就高,表示雲頂高度低。
色調
可見光雲圖的色調亮度取決於物體對太陽光的反照率的大小,紅外雲圖的色調取決於物體表面溫度的高低。比較兩種雲圖可以看到有許多雲和地面特徵是相似的,有一些卻差異很大。

圖像融合

紅外雲圖與水汽圖的融合
目前套用分析氣象衛星圖像時主要套用雲圖, 而水汽圖用得很少, 水汽圖資料沒有被有效地利用起來但在決定大氣運動規律的幾個關鍵性因素中, 水汽的作用僅次於大氣能量。紅外雲圖和水汽圖從不同的角度反映大氣的特性,尤其是對夏季強對流天氣如暴雨、雷暴、冰雹等的識別中, 單獨使用雲圖或單獨使用水汽圖都有不足, 最好將兩者結合起來使用。為了提高識彆強對流天氣的能力, 余遠東提出利用像素級圖像融合技術將紅外雲圖和水汽圖融合成一幅圖像, 然後再進行強對流雲團的識別。余遠東在研究中只是利用小波變換融合方法對紅外雲圖和水汽圖的融合進行了初步研究, 沒有採用其他多解析度融合方法和新型的多尺度幾何分析融合方法。
多解析度分析融合方法和多尺度幾何分析融合方法運用到一氣象衛星紅外雲圖和水汽圖的融合中。融合實驗結果表明, 融合圖像取得了良好的視覺效果。融合圖像包含了水汽圖的邊緣信息, 紋理細緻, 雲體層次感和圖像的對比度都得到了提高。從平均互信息和一指標看, 帶狀波融合算法和非下採樣融合算法算法的融合效果較其它方法更好。融合結果有助於紅外雲圖和水汽圖的匹配和分析, 便於進行強雲團的識別和其他感興趣目標的檢測等進一步的工作。

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