重庆市黔江区气象局 409000
摘要：雷达回波跟踪算法与短时临近预警是重庆市气象局业务技术攻关面上项目黔江区CD雷达产品特征分析及短时临近自动预警研究（ywgg-201407）研究成果的软件部分，预警使用Visual C++语言开发，以雷达基数据为基础，通过对雷达产回波二值化，均值滤波、开启运算、闭合运算，采用区域生长法分离出单个回波联通区域，并对每个回波联通区域的特征进行自动分析计算，实现自动识别、跟踪和预警，有效提高强对流天气短时临近预警能力。
关键词：雷达 联通区域 边界追踪 短时临近预警
1引 言
重庆市黔江区新一代天气雷达为成都784厂生产的CINRAD/CD型雷达，位于黔江区城东八面山中山顶（108°43′37″E，29°35′30″N），海拔高度1725米，属于高山雷达，2007年11月建成并投入业务运行。天气雷达是检测、预报中、小尺度天气系统的主要探测工具之一。对天气雷达探测资料进行进一步研究利用，通过强对流天气短时临近预警系统研究，有效的弥补预报员的疏忽（特别是夜间），用更短的时间做出更加准确、及时的预警预报，提高气象防灾减灾能力。
2雷达基数据
一个完整的雷达原始数据包含了文件头和数据区两部分，文件头记录了雷达的基本信息和观测参数，数据区包含了雷达的观测数据。每一个原始资料包含一个文件头，文件头记录了雷达资料的基本信息，接下去是数据记录，从最低层体扫开始记录，一直到体扫完成，每一层的体扫是一个记录块。每一记录块由360根标准径向记录构成，每一根标准径向记录由径向数据头，双极化数据组成，如果该层没有相应记录，则保持空缺不填。黔江雷达一个体扫共扫描9个仰角，每根扫描线由进到远共有998个点，两点之间距离250米，每个体扫时间间隔6分钟。
4.1腐蚀运算
腐蚀运算是一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。可以用来消除小且无意义的物体。用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作如果都为1，结果图像的该像素为1。否则为0。
4.2膨胀运算
膨胀运算是将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。可以用来填补物体中的空洞。用3x3的结构元素，扫描图像的每一个像素用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”操作如果都为0，结果图像的该像素为0。否则为1
4.3开启运算
开启运算是进行腐蚀运算再进行膨胀运算；
4.4闭合运算
闭合运算是先进行膨胀运算再进行腐蚀运算称。
图3为图2均值滤波后进行一次开启运算和闭合运算后的图像。
5联通区域、区域生长法
5.1联通区域：指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域，这里指一团独立的雷达回波。
5.2区域生长方法：是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或甚至于每个象素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。
区域生长实现的步骤如下：
a. 对图像顺序扫描!找到第1个还没有归属的像素，设该像素为（x0，y0）；
b. 以（x0，y0）为中心，考虑（x0，y0）的4邻域像素（x，y）如果（x0，y0）满足生长准则，将（x，y）与（x0，y0）合并（在同一区域内），同时将（x，y）压入堆栈；
c. 从堆栈中取出一个像素，把它当作（x0，y0）返回到步骤2；
d. 当堆栈为空时!返回到步骤1；
e. 重复步骤1 - 4直到图像中的每个点都有归属时。生长结束。
6边界追踪
在模式识别领域，图像的形状特性是特征提取的重要指标，很多情况下，只有知道了图像的形状特征才能定量地对图像作进一步分析。而边界轮廓的确定又是研究形状特征的前提，也是计算机对图像自动识别的前提，它对特征描述、识 别和理解等高层次的处理有着重大的影响。边界跟踪是一种基于梯度的图像分割方法.从梯度图的一个边界点出发，通过对先前一个边 界点的考虑而确定下一个新的边界点；传统的边界跟踪法一般有“虫随”法、光栅扫描法、T算法等。本项目采用八邻域边界跟踪算法提取边界。
八邻域边界跟踪算法：选择一个开始点，可以选择图像上是目标点，在最上，最左的点。然后查看它的八邻域的点，从右下方45°的位置开始寻找，如果是目标点，将沿顺时针90°作为下一次寻找的方向，如果不是，则逆时针45°继续寻找，重复上面的过程直到一条完整的边界搜索完毕。
图4为图3边界追踪到的雷达回波边界。
图4 提取到的雷达回波边界
7联通区域的属性
计算出联通区域，就可以定量分析每一个联通区域的属性；这里主要计算了每个联通区域的几何不变矩、强度直方图、质心位置、回波平均强度、最大回波强度、最大回波顶高、垂直液态水含量、最大雨强、面积等，并用一个集合类保存连续多个时次的所有联通区域的属性，以便对同一个回波进行追踪和演变进行连续定量分析；下面是部分属性的计算方法。
7.1几何不变矩（Hu）
HU矩是由Hu（Visual pattern recognition by moment invariants）在1962年提出的，由于其具有旋转、平移、尺度等特性的不变特征，所以又称其为不变矩。
这7个不变矩构成一组特征量，他们具有旋转，缩放和平移不变性。根据以上公式分别计算每个雷达回波联通区域的7个不变矩，用于追踪上个时次的对应雷达回波联通区域。
7.2强度直方图
颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。这里用雷达回波强度代替颜色值。图5为4号回波（见图22）的强度直方图；
（x，y）为图像中像素的坐。通过同一回波在不同时次的位置，可以分析此回波的移动情况。
7.4 回波顶高（ET）
回波顶高（ET）指的是在大于等于给定阈值f缺省值为18 dBz）的反射率因子被探测到时以最高扫描仰角为基础的回波顶高度。[2]。
7.5垂直液态水含量（VIL）
垂直液态水含量（VIL）代表的是天气雷达能测量的大气水含量和可降水量，是在所有反射率因子来自液态水的假设下用经验关系导出的等价液态水值[2]。
7.6 最大雨强
这里调取回波范围里所有雨量观测站的雨量数据，计算出该回波产生的最大小时降雨量、10分钟降雨量。
8雷达回波的追踪算法
由于相邻时次的雷达回波区域具有一定的连续性和稳定性的动态特征，我们可以通过跟踪雷达回波区域的一些属性，就能够实现雷达回波区域的识别和追踪。我们这里使用的方法是：计算两个相邻时次的所有连通区域之间的 两回波区域质心的距离、两回波矩形重叠面积比、两回波像素重叠面积比、两回波7个图形不变矩相关系数、两回波颜色直方图相关系数、两回波面积相似度，计算以上特征的相关系数，用以识别和追踪回波区域。
表1 为2015年8月29日 10：01分一联通区域和前一个体扫（2015年8月29日 9：55）的所有联通区域的相关性分析，当前的这个联通区域可以很容易的追踪到上个体扫的同一联通区域。
下面4图（图6-9）是2015年8月29日 9：55和2015年8月29日 10：01相邻两个体扫雷达回波，软件非常准确地追踪到了同一团对流云团的移动；从而为下一步计算机自动判断流云团的回波强度、面积变化、回波顶高、移动情况等，根据设定条件实现计算机自动预报预警。
9短时临近预警
由于相邻时次的雷达回波区域具有一定的连续性和稳定性的动态特征，我们可以通过跟踪雷达回波区域的一些属性，就能够实现雷达回波区域的识别和追踪。我们这里使用的方法是：计算两个相邻时次的所有连通区域之间的两回波区域质心的距离、两回波矩形重叠面积比、两回波像素重叠面积比、两回波7个图形不变矩相关系数、两回波颜色直方图相关系数、两回波面积相似度，计算以上特征的相关系数等方法，用以识别和追踪回波区域。计算每个回波连续的位置、强度、回波顶高、垂直液态水含量、雨强等的变化，再根据回波距离本地的距离及影响开始时间，及时进行预警。
10结论
本文采用Visual C++语言编程建立预警平台，实时调取雷达体扫基数据，对每个回波联通区域的特征进行自动分析计算，实现自动识别、跟踪和预警，用更短的时间做出更加准确、及时的预警预报，有效提高强对流天气短时临近预警能力。
参考文献
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[2]肖艳姣，马中元，李中华 改进的雷达回波顶高、垂直积分液态水含量及其密度算法，暴雨灾害，2009，28（3）：210—21
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[7]王福生，齐国清，二值图像中目标物体轮廓的边界跟踪算法，大连海事大学学报，1006—7736（2006）O1—0062—03
论文作者:何春辉
论文发表刊物:《探索科学》2017年1期
论文发表时间:2017/8/25
标签：回波论文; 区域论文; 图像论文; 边界论文; 像素论文; 特征论文; 邻域论文; 《探索科学》2017年1期论文;