[发明专利]基于自适应阈值的对流单体识别方法

权利要求书

1.基于自适应阈值的对流单体识别方法，其特征在于，包括：

步骤1、获取目标海拔高度的CAPPI数据；

步骤2、利用连通域算法从CAPPI数据中提取反射率因子大于反射率因子阈值的区域，若识别出的区域面积大于预设值且阈值伸展度大于比较值，则保留该区域；

步骤3、反射率因子阈值加上延伸步长得到新的反射率因子阈值，在保留的区域中提取大于新反射率因子阈值的区域，若新提取的区域面积大于预设值且阈值伸展度大于比较值，则保留该区域；

步骤4、重复步骤3，直至不能识别出满足条件的新区域为止，最后一次满足条件的区域即为识别出的对流单体。

2.根据权利要求1所述的基于自适应阈值的对流单体识别方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

步骤11、对雷达数据进行预处理；

步骤12、将预处理后的雷达数据转换为笛卡尔空间坐标系数据；

步骤13、采用Barnes插值算法将坐标转换后的数据进行插值以得到目标海拔高度的CAPPI数据。

3.根据权利要求1所述的基于自适应阈值的对流单体识别方法，其特征在于，所述步骤4识别出对流单体后还包括：判断对流单体数量，当对流单体数量大于等于2时，计算各对流单体间的质心距离，当两个质心间的距离小于阈值时，将其合并为同一对流单体。

4.根据权利要求3所述的基于自适应阈值的对流单体识别方法，其特征在于，所述步骤1中目标海拔高度为3km，步骤2中反射率因子阈值为35dBZ，预设值为20km²，比较值为10dBZ，步骤3中延伸步长为3dBZ，步骤4中，阈值为15km。

5.根据权利要求3或4所述的基于自适应阈值的对流单体识别方法，其特征在于，还包括步骤5、对流单体追踪。

6.根据权利要求5所述的基于自适应阈值的对流单体识别方法，其特征在于，所述步骤5具体为：

步骤51、获取t时刻目标对流单体Ct的移速矢量；

步骤52、按移速矢量将目标对流单体Ct外推平移Δt时间后得到对流单体C_t+adv；

步骤53、在t+Δt回波图上寻找对流单体C_t+Δt，若C_t+adv与C_t+Δt的重叠区域大于判断阈值，则将Ct与C_t+Δt进行关联；若在t+Δt回波图上未能找到与目标对流单体Ct关联的对流单体，则将t+Δt回波图上所有对流单体沿边界向外扩展Akm，重复步骤51-53，若重复n次仍未找到关联的对流单体，则停止寻找。

7.根据权利要求6所述的基于自适应阈值的对流单体识别方法，其特征在于，所述步骤51采用Lk光流法获取目标对流单体Ct的移速矢量。

8.根据权利要求6所述的基于自适应阈值的对流单体识别方法，其特征在于，所述步骤53中，判断阈值为：C_t+adv或C_t+Δt区域面积的三分之一。

9.根据权利要求6所述的基于自适应阈值的对流单体识别方法，其特征在于，n取3，A取20。

10.根据权利要求6所述的基于自适应阈值的对流单体识别方法，其特征在于，还包括步骤54、在关联的对流单体中，若C_t+Δt覆盖了t时刻的两个对流单体Ct1和Ct2的外推平移区域C1_t+Δt和C2_t+Δt的质心位置，则对Ct1和Ct2的追踪路径进行合并处理；若C1_t+Δt和C2_t+Δt的质心同位于C_t+adv区域内，则对Ct的追踪路径进行分叉处理。