基于坡度滤波的无人机测绘点云特征提取与滤波分类研究

为提高无人机测绘点云数据的质量与利用率,利用坡度滤波技术优化设计无人机测绘点云特征提取与滤波分类方法;利用硬件设备获取无人机测绘点云数据,通过粗配准和精准配准两个步骤,实现对初始点云数据的配准工作;通过对无人机测绘点云数据的滤波处理,降低初始数据中的干扰项;利用坡度滤波技术提取无人机测绘点云数据的地形、纹理、形状等特征,根据特征相似度的计算结果,完成测绘点云的滤波分类。通过性能测试实验得出结论:与传统方法相比,优化设计方法得出点云数据的信噪比提高41.22,特征提取占比所有提升、冗余度得到明显降低,分类查全率和查准率分别提高了1.25%和2.1%。

2010-2018年FY-2E全圆盘探测区域内雷暴云特征数据集

雷暴云是产生雷电的对流云,常伴随着灾害性天气过程,是天气监测和预报的重要对象。目前针对我国雷暴云特征的研究还相对较少,具有高时间分辨率和大空间范围的雷暴云数据集也较为欠缺。本数据集综合利用了风云2号E星(FY-2E)的相当黑体亮度温度(Black Body Temperature,TBB)产品、云分类(Cloud Classification,CLC)产品和全球闪电定位网(World-Wide Lightning Location Network,WWLLN)的闪电观测数据,通过对TBB不超过-32℃的云区进行提取和椭圆拟合,定义1小时内上述云区或椭圆区域有WWLLN闪电发生的个例为雷暴云,获得雷暴云时间、位置、形态、结构、闪电活动等特征参量,构建雷暴云特征数据集。本数据集时间范围为2010–2018年,时间分辨率为1小时,覆盖包括我国陆地和毗邻海域的FY-2E全圆盘探测区域,可以在雷暴活动研究中发挥重要作用。

宁夏中部夏季层状云特征参数与降水相关性研究

以宁夏中部2016年、2017年夏季8次层状云降水过程为例,基于FY-2G卫星反演的云特征参数和6个国家气象站的降水观测资料,根据云特征参数和降水强度分级方法,统计并分析层状云的结构特征参数与降水的相关性.结果表明,在降水背景下,平均云顶高度为4.0~5.3 km、云顶温度为-19.0~-12.0℃、过冷层厚度为2.0~2.8 km、云光学厚度为11.0~18.0、云粒子有效半径为8.2~11.8μm、云中液态水的质量含量为100~170 g/m^(2)、云黑体亮度温度为-18.0~-5.0℃;云特征参数的空间分布与累计降水量分布趋势相反,其分级自东南向西北递增;云顶高度、云顶温度、云光学厚度和云黑体亮度温度等对降水的响应较好;云特征参数在有降水情况下的频数分布较无降水情况下的更趋于向高等级集中;云特征参数分级较高的云系发生强降水的概率较大、发生弱降水的概率较小,云特征参数分级较低的云系发生强降水的概率较小、发生弱降水的概率较大.研究结果可为分析云降水的发展演变规律、识别人工影响天气的播云条件和效果等提供参考.

2014年青藏高原云和降水多种雷达综合观测试验及云特征初步分析结果

加密外场试验可提供云降水物理过程新的数据。2014年7月1日—8月31日,第3次青藏高原大气科学试验项目组在那曲开展了水汽、云和降水的综合观测,使用了中国最先进的Ka波段毫米波云雷达、Ku波段微降水雷达、C波段连续波雷达和激光雷达,并配以微波辐射计、雨滴谱仪等设备,获取了高时空分辨率的云和降水宏微观垂直结构特征数据;利用C波段双线偏振雷达与新一代天气雷达配对,进行双多普勒雷达观测,获取青藏高原对流云三维风场和降水粒子相态的结构和演变数据。文中简单介绍了本次试验的情况,并利用这次观测的云雷达数据对那曲地区夏季云的云顶和云底高度、云厚、云量、云层数等特征的日变化进行了初步统计分析,对不同类型云的宏观特征进行了讨论。结果表明:本次外场试验首次成功获取到了多种雷达的云观测数据。那曲地区夏季云主要集中在6 km(距地面高度,下同)以上和4 km以下;总云量、高云的云顶、云量和云厚等云的统计参数有明显的日变化,10时(北京时)为云发展最弱的时段,20时云发展最为旺盛;初生的积云和层云常常出现在3 km高度上,这一高度上常常存在明显的上升气流;深对流系统高度可达16.5 km,同时存在上升气流和下沉气流,对流中可能存在过冷水。这些数据和初步结果为进一步开展高原云和降水机理、云和降水物理过程参数化方案研究及卫星反演结果的订正提供了基础。

利用卫星资料计算云南地区云量及云特征分析

通过ＮＯＡＡ－１０、１１两颗卫星１９８９年５月至１９９０年４月一年间的ＡＶＨＲＲ资料，在作０．０１°等经纬度投影处理和定标、定位订正的基础上，利用红外阈值方法对２３．５—２８．５°Ｎ、９９—１０４°Ｅ，云南区域的云量进行计算，统计云量分布。根据对计算结果的分析，基本弄清了影响该地区的主要天气系统和云系，以及云的一些统计特征。此外，因云南天文台选址工作的需要，对给定的２１个候选点的云量进行提取，并将一个常规资料观测点云量用于与反演结果做比较，结果表明有较好的一致性。最后，得到云量最少的几个点，供云南天文台选址作参考。

云特征参数与降水相关性的研究

利用FY2C卫星和探空反演得到的云结构特征参数,结合地面降水,研究了云顶高度、光学厚度、云粒子有效半径和云厚度等云结构参数与降水的关系,并分类研究了层状云和对流云在不同降水强度情况下,云参数的频数分布规律及其与降水的关系。结果表明:通常云厚大于5km、云底较低、云粒子有效半径较大时,地面易出现降水,若云顶高于10km、云光学厚度大于20且云中无夹层或夹层稀薄时,地面雨强多大于1mm/h;对于层状云降水,当云光学厚度大于17时,地面出现降水的概率较大,随光学厚度值增加,地面雨强呈增大趋势;对于对流云降水,云顶高度和光学厚度相关性较好,云光学厚度大于17且云顶高于7km时,地面出现降水的概率较大,当光学厚度大于20时,地面雨强明显增大;层状云和对流云的降水概率均随云顶高度和光学厚度的增加而增大,降水概率与云光学厚度的相关性更为密切,光学厚度小于10的云很难产生降水,而云光学厚度大于20时,层状云和对流云的降水概率都会显著增加;综合云体的高度、厚度和云光学厚度等云参量的组合特征,对分析判断地面降水落区和降水强度更加有效。

华北云特征参数与降水相关性的研究

利用河北省、河南省和山西省2013-2014年的每日10-15时逐时FY2E卫星反演得到的云结构特征参数和地面小时降水,统计分析了云顶高度、云顶温度、云光学厚度和云粒子有效半径等4类云结构特征参数与地面降水的关系。主要结论有:随着云光学厚度的增加,降水概率呈增加趋势。云光学厚度比其他云参数对降水更具有指示意义,当云光学厚度大于20时,降水概率显著增大。双参数、多参数组合下,对地面是否出现降水的判断和识别要优于单个云参数的判别结果。4类云参数中,云光学厚度与降水强度呈正相关关系,对降水强度的影响最为显著;云顶温度和云顶高度对降水强度的影响次之;云粒子有效半径与降水强度的关系不明显。地面降水时,当云光学厚度小于20或云光学厚度介于21-30、云顶温度大于-15℃时,出现小雨的概率最大;当云光学厚度介于21-30、云顶温度小于-15℃或云光学厚度大于30、云顶温度大于-30℃时,出现中雨的概率最大;当云光学厚度大于30、云顶温度小于-30℃时,出现大雨或暴雨的可能性最大。云光学厚度、云顶温度、云顶高度和云粒子有效半径等云结构特征参数组合使用,对判断降水概率和降水强度具有较好的指示作用。

祁连山云特征参数及人工增雨研究进展与展望

综述了祁连山区云特征参数及人工增雨方面的主要研究成果,内容涉及祁连山区空中水汽特征、云量分布、不同云系分布特征、云光学特征、云降水机制、降水分布、人工增雨有利天气系统、催化机制以及人工增雨综合效益,有助于全面、深入了解祁连山区云降水物理和人工增雨机制。进一步对祁连山区综合应用多种观测资料,结合云数值模式,深入研究地形云结构及降水机制、定量化的人工增雨作业科学指标、播云优化技术、地形与垂直气流相互作用对天气系统影响等方面存在的问题进行了展望。

数字图像辅助激光点云特征提取

提出了一种新颖的激光点云特征提取方法。将点云数据中的点映射到二维图像中的像素,然后使用数字图像处理算法从二维图像中提取感兴趣的特征,根据对应关系得到图像中的特征在点云中的对应点集,对点集进行拟合以剔除噪声点获得更加精确的特征点集。实验表明,此方法能够快速和比较精确地提取点云特征。

雷暴云特征数据集及我国雷暴活动特征

基于FY-2E气象卫星相当黑体亮度温度(TBB)和云分类数据(CLC)及全球闪电探测网(WWLLN)闪电数据,通过对TBB不超过-32℃的云区进行椭圆拟合,定义1 h内上述云区或椭圆区域有WWLLN闪电发生的个例为雷暴云,获得雷暴云时间、位置、形态、结构、闪电活动等特征参量,构建雷暴云特征数据集,并基于该数据集初步分析了我国陆地和毗邻海域的雷暴活动特征。研究表明:我国华南、西南、青藏高原东、中部和南海雷暴最为活跃,华北和东北地区是北方雷暴活动较强的区域。雷暴活动时间变化海陆差异明显,陆地雷暴活动峰值出现在6—8月,南海雷暴活动一个峰值出现在5月左右,另一峰值出现在8月后,且纬度越低出现越晚。陆地大部分地区雷暴活动在14:00—20:00(北京时)达到峰值,毗邻海域雷暴活动峰值主要出现在早上。雷暴云TBB不超过-32℃面积符合对数正态分布,峰值区间位于1×10^(3)~1×10^(4)km^(2),平均值为3.0×10^(4)km^(2)。南海雷暴云面积最大,陆地上大于雷暴云面积平均值1.2×10^(5)km^(2)的区域主要分布于我国地形的第一阶梯和柴达木盆地。

渤海海效应暴雪云特征的观测分析

利用静止卫星(GMS5,GOES-9,MTSAT)红外数据与CloudSat卫星云剖面雷达数据、NCEP FNL分析资料与常规观测资料,对2001—2010年发生的12次渤海海效应暴雪过程中云的演变特征、渤海热力作用与暴雪云团垂直结构及相态组成进行了观测分析。发现不同生成源地的暴雪云通常在渤海上快速发展,云中多存在水平范围可达100~300 km的密实条状或块状云团,其下对应主要降雪区域;暴雪云生成源地可分为渤海湾及莱州湾附近、渤海中部、辽东湾附近3种,暴雪云在海上移动主要受850 hPa风场影响;渤海暖海面与其上冷空气间的热量、水汽交换形成的不稳定层结条件,导致暴雪云进一步发展;暴雪云发展旺盛时期高度可达4 km,其冰水含量最大值达600 mg·m^(-3)且主要集中在2 km高度附近,平均值可达303 mg·m^(-3),冰粒子有效半径最大值约为120μm,平均值约为91μm。

点云特征型面的边界曲线拟合及曲面裁剪算法

点云特征型面边界曲线的拟合质量直接决定了对应曲面裁剪的质量。以机械零件点云模型为研究对象,针对点云分割型面的边界点识别、排序、拟合和曲面裁剪问题展开研究。基于场力法提取的边界点集,提出了基于最短距离法的边界点集排序和方向夹角阈值限定的边界点集去噪等预处理算法;采用局部二次多项式函数拟合估算边界点集曲率,提出了基于曲率突变点归属性判断的边界点集分段和拟合算法;通过控制点投影变换求取二维裁剪边界,提出了基于特征点集多边形凹凸性的二维边界曲线方向判断法。使用机械零件模型典型型面进行实验,验证了各阶段算法。该算法具有很好的适用性,可进一步扩展应用至复杂曲面边界裁剪。

基于点云特征提取变形信息算法研究与精度分析

针对地面三维激光扫描技术在变形监测中的应用,结合点云序列特征特点,提出利用点云特征要素提取变形信息的方法,并且通过阈值设定排除噪声点在变形判定中的干扰。通过模拟试验的方法验证了方法的可行性,并进行了精度分析。

基于CloudSat卫星资料的青岛地区云特征研究

利用2007——2010年CloudSat卫星资料,对青岛地区(35. 583°～37. 150°N,119. 050°～121. 000°E)云特征参量进行了统计分析。结果表明:单层云出现频率为39%左右,多层云主要以2层云为主,出现频率均为18%左右;月平均云量在64. 1%～77. 6%之间,从1月至12月呈递减趋势;卷云、高层云、高积云和层积云平均频率之和为86. 5%,其他类型的云出现的频率均不高;云水路径在4、5月和8、9月较大,分别达到了200 g·m^(-2)以上和350 g·m^(-2)以上;云液态有效粒子半径在6～16μm之间,春、夏、秋季高值区位于云体中部至上部;云冰晶有效粒子半径在20～120μm之间,高值区位于云体中部至底部;青岛南部,即近海区域云有效粒子半径和云水含量大于北部。

基于未知物体三维点云特征的机器人六自由度抓取

针对非结构化环境中任意位姿的未知物体,提出了一种基于点云特征的机器人六自由度抓取位姿检测方法,以解决直接从点云中获取目标抓取位姿的难题.首先,根据点云的基本几何信息生成抓取候选,并通过力平衡等方法优化这些候选;然后,利用可直接处理点云的卷积神经网络ConvPoint评估样本,得分最高的抓取将被执行,其中抓取位姿采样和评估网络都是以原始点云作为输入;最后,利用仿真和实际抓取实验进行测试.结果表明,该方法在常用对象上实现了88.33%的抓取成功率,并可以有效地拓展到抓取其他形状的未知物体.

京津冀地区夏季降水冰云和非降水冰云云特征对比分析

利用2013~2016年的Aqua MODIS卫星和Cloud Sat卫星的二级产品资料,对发生在京津冀地区夏季的降水冰云和非降水冰云进行了统计。基于此,对比分析了两类冰云的云类型,研究了二者在云特征参数、云层数及垂直结构上的差异,并且探究了二者在不同通道下云特征参数的相对大小。结果表明:1)京津冀地区的降水冰云以深对流云和雨层云为主,分别占48.63%和34.65%,而非降水冰云以高层云和卷云为主,分别占55.62%和31.58%。2)降水冰云和非降水冰云的平均云顶温度、云顶高度、光学厚度、积分云水总量、有效粒子半径分别为230.99 K、10.90 km、53.26、937.98 g/m^2、31.45μm和236.17 K、10.10 km、12.81、209.00 g/m^2、27.54μm。3)降水冰云以单层云为主,占80.39%,双层云占18.75%;而非降水冰云仍以单层云为主,占85.35%,双层云则占14.38%,比降水冰云低。4)相较于非降水冰云,降水冰云中卷云和高积云云体位置较高,而高层云和深对流云位置较低。5)随高度变化,降水冰云冰水含量是双峰结构,而非降水冰云是单峰结构;二者的粒子数浓度则差异不大;非降水冰云的粒子有效半径在5~7.5 km随高度变化不大,而降水冰云则随高度减小。6)降水冰云的积分云水总量、光学厚度和粒子有效半径bn16>bn21≥bn37模态[bn16、bn21、bn37分别代表该云特征参数bn在1.6、2.1、3.7μm通道中的数值,当n=1,2,3时,bn分别代表光学厚度(b1)、积分云水总量(b2)、有效半径这三种(b3)]的比例都高于非降水冰云,而二者在云参数bn21≥bn16≥bn37模态的比例则有差异。

青海省东部地区云特征参量与降水相关性分析

利用青海省东部地区2018年7—9月、2019年4—9月、2020年4—7月FY-2G卫星反演的云特征参量及地面小时降水数据,分析了云顶高度、云顶温度、云光学厚度和云粒子有效半径4种云特征参量对降水频率及降水强度的指示性。结果表明:(1)单云特征参量中,云光学厚度对降水频率指示性最强。中雨、大雨频率分别随云顶温度下降、云顶高度及云光学厚度增加呈明显增加趋势,而小雨频率随之呈减小趋势。(2)双云特征参量(云光学厚度和云顶温度)对降水频率指示性优于单云特征参量,降水频率随云光学厚度增加及云顶温度下降而增大。当云光学厚度为21~30且云顶温度大于0℃时,小雨频率最大。云光学厚度大于40且云顶温度为-45~-31℃时,中雨频率最大。云光学厚度大于40且云顶温度小于-45℃时,大雨频率最大。(3)三云特征参量(云顶温度、云光学厚度和云粒子有效半径)对降水频率指示性优于单云特征参量,但比双云特征参量降水频率指示性弱。

一种邻域自适应的双阈值点云特征提取方法

点云数据的特征提取是点云数据处理环节中的一项重要内容,对几何分析、数据分割、点云配准、模型重建等研究起关键作用。研究了基于法向量和曲率的点云特征提取技术,阐明了特征提取过程中邻域选取与单一参数计算存在的问题,提出了邻域自适应的双阈值点云特征提取方法。通过实验对比了该算法与基于曲率的特征提取算法的提取效果,验证了本算法的稳定性、准确性。该算法对于几何特征复杂的点云具有较好的提取效果,对提高点云特征点提取的精度及效率具有重要的意义。

逆向工程中点云特征提取技术研究

点云数据的特征提取是逆向工程领域中的一项重要研究内容,为几何分析、数据分割、曲线匹配和拼接、曲面重建等几何处理提供依据,对后期精确的点云配准、模型重建等研究起关键作用。重点研究分析了基于法向量、曲率点特征直方图PFH和快速点特征直方图FPFH等不同点云特征描述参数的点云特征提取技术,为后续的研究和改进形成新的设计思路提供参考。

湖南省云特征参数与降水相关性研究

综合利用FY2C卫星反演云参数和探空云分析方法,针对近几年湖南地区云的综合观测资料,统计分析不同云结构特征参数与降水的关系,进而探讨不同降水云系的云参数与雨强的对应关系,主要包括卫星反演云参数的频数分布特征及其与降水的关系、分析云厚度频数分布特征及其同降水的关系、云光学厚度与降水的相关性;对流云的云参数和降水的相关性分析,目的是为认识云降水发展演变规律,识别人工增雨播云条件和效果提供技术支撑。