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地面雨滴谱观测的图像自动识别方法

安英玉 金凤岭 张云峰 祖雪梅

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地面雨滴谱观测的图像自动识别方法

Automatic Identification Methods of Ground Raindrop Spectrum Observation and Image

  • 摘要: 该文介绍了地面雨滴谱观测方法的研究, 通过增大取样面积、增加辅助观测手段, 改进了传统的滤纸取样法, 设计出图像自动识别软件应用到雨滴谱资料的处理中, 这种方法不仅可以增加观测的样本数, 以获得稳定的雨滴谱资料, 而且有利于资料的相互配合与分析。对其图像的位置变化、形状改变、滴谱重叠等情况进行验证以及对计算结果进行误差分析, 雨滴谱资料中的单个滴谱图像位置变化和形状变化对图像识别后的结果没有影响, 自动图像处理程序运行结果稳定可靠。程序在处理不粘连的滴谱资料时敏感性较好, 对于大滴溅散而形成的很多溅散滴时, 会处理成很多单独的小雨滴, 同时也说明无法解决溅散问题。在雨滴重叠问题上该程序智能程度不高, 不能真正鉴别是否存在重叠现象, 无法将重叠的雨滴分离开来, 往往会将重叠在一起的雨滴视为一个滴, 从而带来观测雨滴数量减少的现象。从雨滴谱资料处理误差分析上看, 斑迹直径在3~18 mm时相对误差小于6%, 对于直径小于4 mm雨滴误差完全控制在6%以内, 且在处理小滴时误差更小。该方法在地面雨滴谱观测及资料处理中准确度高、性能稳定、实用性强, 为雨滴谱资料的处理分析提供了一个新的思路, 可以应用到实际工作中。
  • 图 1  雨滴谱图像识别方法验证

    Fig.1  The test of raindrop spectrum image identification

    图 2  程序处理结果的误差分析

    (a) 雨滴直径, (b) 斑迹直径

    Fig.2  Error analysis of program processing results

    (a) raindrop diameter, (b) spot diameter

    图 3  2004年8月28日18:48(暴露时间:3 min 59 s) 雨滴谱资料 (a) 原始雨滴谱资料, (b) 处理后的雨滴谱资料

    Fig.3  Raindrop spectrum at 18:48 on August 28, 2004 (exposed time:3 min 59 s)(a) original data of raindrop spectrum, (b) processed data of raindrop spectrum

    图 4  图像处理程序计算出的不同雨滴直径的个数

    Fig.4  Number of different raindrop diameter calculated by image processing program

    表 1  图像处理程序运行结果

    Table 1.  Outputs of image processing program

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出版历程
  • 收稿日期:  2006-11-16
  • 修回日期:  2007-08-13
  • 刊出日期:  2008-04-30

地面雨滴谱观测的图像自动识别方法

  • 1. 北京大学物理学院大气科学系, 北京 100871
  • 2. 黑龙江省人工影响天气办公室, 哈尔滨 150030
  • 3. 黑龙江省信息网络中心, 哈尔滨 150030

摘要: 该文介绍了地面雨滴谱观测方法的研究, 通过增大取样面积、增加辅助观测手段, 改进了传统的滤纸取样法, 设计出图像自动识别软件应用到雨滴谱资料的处理中, 这种方法不仅可以增加观测的样本数, 以获得稳定的雨滴谱资料, 而且有利于资料的相互配合与分析。对其图像的位置变化、形状改变、滴谱重叠等情况进行验证以及对计算结果进行误差分析, 雨滴谱资料中的单个滴谱图像位置变化和形状变化对图像识别后的结果没有影响, 自动图像处理程序运行结果稳定可靠。程序在处理不粘连的滴谱资料时敏感性较好, 对于大滴溅散而形成的很多溅散滴时, 会处理成很多单独的小雨滴, 同时也说明无法解决溅散问题。在雨滴重叠问题上该程序智能程度不高, 不能真正鉴别是否存在重叠现象, 无法将重叠的雨滴分离开来, 往往会将重叠在一起的雨滴视为一个滴, 从而带来观测雨滴数量减少的现象。从雨滴谱资料处理误差分析上看, 斑迹直径在3~18 mm时相对误差小于6%, 对于直径小于4 mm雨滴误差完全控制在6%以内, 且在处理小滴时误差更小。该方法在地面雨滴谱观测及资料处理中准确度高、性能稳定、实用性强, 为雨滴谱资料的处理分析提供了一个新的思路, 可以应用到实际工作中。

English Abstract

    • 我国从20世纪60年代起就开展了雨滴谱的研究工作[1], 70年代末, 在东北平原、长江流域、西北高原等地开展过雨滴谱的观测与研究工作[2]; 李大山进行了雨滴谱的观测分析研究[3]。1995年陈金荣等[4]用GBPP-100型地面雨滴谱仪与吸水纸斑点法进行同步对比观测。陈宝君等[5]也曾经利用GBPP-100型雨滴谱仪对沈阳夏季积雨云、层状云和积层混合云降水雨滴谱进行M-P分布和Γ分布拟合分析。周毓荃等[6]、陈德林等[7]、李珊[8]和江祖凡[9]也进行了地面雨滴谱的观测与分析工作。但当时研究工作只停留在单纯的雨滴谱分析上, 雨滴谱资料都是通过人工处理得到的。

      早在19世纪90年代, 国外许多科研人员开始关注地面雨滴谱观测方法的研究, 在发表的论文中至少有5种关于测量雨滴尺寸和分布的方法:动力学方法[10]、斑迹法[11]、面粉法[12]、照相法[13]和浸润法[14]。近来已有仪器在测雨滴大小、形状的同时还可测到雨滴的落速。动力学方法仅适用于测量均一滴谱, 而不适用于谱宽较大的滴谱测量。斑迹法的理论基础是通过一个较宽谱宽的标准滴谱来计算实际雨滴, 其误差范围在6%~14%, 相当于0.037~37 mg。面粉法的缺点是标准曲线会随着不同品质的面粉而产生变化, 需要随时订正。照相法是用一个单反照相机拍下雨滴图像进行人工分析, 这种方法是一种直接测量的方法, 用于测量均一平面上水滴个体的大小和形状, 但要测量雨滴的谱分布, 需同时取得众多数量的整个滴群中的单个数据, 有技术上的困难。浸润法的主要问题是下落速度太快的大滴可以冲破表面张力而浸入液体中, 这种方法主要用来校准用于测量均一尺寸雨滴谱仪器, 而不能直接应用到自然降水的雨滴谱观测分析中, 也有与照相类似的技术问题。

    • 利用滤纸法进行地面雨滴谱观测时取样面积通常是A4(29.7 cm×21 cm) 或B5(25.7 cm×18.2 cm) 纸大小, 在资料处理过程中除去周边模糊区或不完整区域, 可用区域就相当小, 有可能因取样滴数不足而得不到稳定的雨滴谱[15]。为此, 本次研究中采用新设计的雨滴谱取样器, 它的取样面积达到4张A4纸的尺寸, 观测滤纸的采样面积相应扩大了。这样就在同一取样时间内增大了雨滴谱的取样滴数, 可获得高时间分辨的稳定雨滴谱, 这不仅有利于分析稳定的雨滴谱资料和雷达观测值z (z=ånidi6) 来对比, 而且为资料处理分析中的稳定性或起伏性提供了可能, 也可以将雨滴谱资料划分成2个区域或4个区域, 分析同一时刻、同一暴露时间下的雨滴谱资料的差异等等。

    • 在进行雨滴谱观测的同时, 还进行多普勒天气雷达和地面雨量的同步观测, 除了利用常规雨量筒测量雨量外, 还采用称重法测量瞬时雨量。称重法是将电子天平暴露在室外, 50 ms记数一次, 数据自动存入计算机, 通过编程对收到的信息进行筛选, 用前后时次雨滴重量差换算成体积, 得到某一时刻的瞬时雨量。将瞬时雨量进行时间累计可以和雨量筒资料、自动雨量站资料进行对比, 验证资料的可靠性。采用瞬时雨量可以与雷达回波强度进行统计分析, 研究Z-I关系, 这种方法测量得到的瞬时雨量较自动雨量站得到的平均降水强度更有代表性。

    • 利用滤纸法进行地面雨滴谱观测是一种常规的观测方法, 对于资料的获取简单方便, 但是对资料的处理分析则往往通过人眼来读数, 不仅增加了资料处理的工作量, 同时也会由于人为因素造成很大误差。为此, 在雨滴谱的资料处理方面采用图像自动识别方法, 具体做法是:①利用微注射器做好标准的滴谱样本, 先制作出雨滴谱的检定曲线, 同时测量出雨滴斑迹直径, 计算出平均值; ②固定扫描仪的扫描分辨率和亮度, 其目的是减小扫描分辨率和亮度带来的误差 (这是由于扫描图像在色调上很难保持稳定, 图像还受到光线、湿度、温度等诸多环境因素的影响), 将滴谱样本通过扫描仪扫描到计算机中形成JPG格式的文件, 经过雨滴谱处理程序计算得到斑迹直径的像素点, 对比计算机中的像素点和雨滴谱的斑迹直径, 可以得到放大系数, 并将此系数应用到雨滴谱资料处理程序中; ③以相同的扫描分辨率和亮度将滤纸法收集到的雨滴谱资料进行图像扫描, 等待程序处理。处理过程分为3步:首先, 转换程序将雨滴谱图像纯净化, 得到只有黑白两色的BMP图像, 它的核心技术是将雨滴的颜色从背景的颜色中区分出来, 由RGB转化为单纯的黑白两色; 其次, 选择1幅纯净的BMP图像, 雨滴统计识别程序会计算出每个雨滴的面积 (单位是像素点), 并生成一个文本文件, 每行记录了一个雨滴的面积; 最后, 通过放大系数的调整, 将记录的雨滴面积像素点的值转化成实际的雨滴面积, 并计算相应的雨滴直径, 由此还可以计算出雨滴的空间浓度、雨滴的平均直径、降水强度、雨水含量以及雷达反射因子等参数。

    • 为了检验图像状况中技术处理方法可能引起的误差, 对识别方法作了验证。先将不同尺度的雨滴谱资料按照尺度大小排列, 1~7代表不同尺度的滴谱 (图 1)。将图 1中的A作为标准图像; 将雨滴谱的前后顺序颠倒 (见图 1中B), 再将雨滴谱资料进行变形处理。在不改变雨滴谱资料图像面积的情况下人为地将雨滴谱图像资料变成不规则形状, 且被分割部分相互粘连 (见图 1中C); 同样将滴谱资料进行变形处理, 但是被分割的部分相对独立 (见图 1中D); 最后将雨滴谱资料进行重叠处理 (见图 1中E)。

      图  1  雨滴谱图像识别方法验证

      Figure 1.  The test of raindrop spectrum image identification

      通过程序分别计算上述A, B, C, D, E 5种情况下的斑迹面积 (像素点)、斑迹直径和雨滴直径 (见表 1)。B, C, D, E 4种情况的计算结果与A的标准图像进行对比可以看出:B, C与A所计算的雨滴个数完全一致, 且雨滴直径和斑迹直径在数值上没有丝毫的差异, 说明程序计算的结果不受滴谱图像位置和形状变化的影响, 其稳定性较好。结果显示的先后顺序有所不同, 是由于程序在读取图像过程中的先后顺序造成的。程序处理D情况时出现数量增多, 面积减小的现象, 虽然数量由原来的7个增加到14个, 斑迹面积明显减小, 但是从图 1中D可以看出由于变形处理使分割图像不粘连, 造成分割部分相互独立, 从而使个数加倍。从表 1中数值上分析, A情况下的斑迹面积是D情况下被分割的两个部分斑迹面积之和, 而程序在处理时会对分割部分进行单独计算, 说明在实际处理过程中对于雨滴的溅散情况程序会将溅散的雨滴进行独立计算, 导致增加小雨滴个数。在情况E下, 程序处理的结果是数量不变, 而面积减小, 斑迹直径、斑迹面积、雨滴直径均较标准情况A的相应值偏小, 这是由于滴谱图像重叠所致, 也说明了在处理雨滴重叠问题方面无能为力, 需要人工对原始资料进行判断。观测中, 大雨滴溅散只在降水组成中以很大雨滴为主时才严重, 这时取样时间要短, 使每个大滴的占有面积足够大, 既使有溅散, 溅散大滴的散滴也在大滴斑迹周围, 便于区别和处理; 经验表明在这种情况下, 也可使取样板平缓下移, 减小大滴与样板的冲力, 减少溅散, 由于下移平缓, 远小于大滴的落速, 不会引起明显处理误差。雨滴的重叠误差, 可以用控制取样时间来控制滴群斑迹面积不超过取样板总面积60%~70%的方式来减小。

      表 1  图像处理程序运行结果

      Table 1.  Outputs of image processing program

    • 对程序处理的结果进行误差分析, 利用注射器取28组 (每组10个样本) 不同体积下的滴谱资料, 人工分别测量其斑迹直径, 并把测量值作为真实值, 通过程序计算相应的斑迹直径作为计算值, 两者进行对比分析, 得出相对误差 (见图 2a), 可以看出相对误差在10%以内, 而且斑迹直径为3~18 mm时相对误差小于6%。再利用相同条件下的资料由体积公式计算出雨滴直径, 将其作为真实值, 与程序计算出的雨滴直径进行对比分析, 得出相对误差 (见图 2b), 从曲线上看对于小于4 mm的雨滴其误差完全控制在6%以内。由以上两项误差分析结果可以看出, 此方法可应用到地面雨滴谱观测资料的处理上, 并且可以代替人工处理。

      图  2  程序处理结果的误差分析

      Figure 2.  Error analysis of program processing results

    • 以2004年8月28日18:48(北京时, 下同) 观测到的雨滴谱资料中一个观测时次的滴谱为例, 说明资料的处理过程和结果。首先将所观测的雨滴谱资料扫描成JPG格式的图像文件 (见图 3a)。转换程序会对原始图进行净化处理-得到一张只有黑白两种颜色的BM P图像, 比较这两张图可以看出, 雨滴的大小以及位置分布没有丝毫的变化, 显得更加清晰, 为了提高资料处理结果精确度, 如果遇到重叠严重的滴谱, 可以通过人工方法将它分开。

      图  3  2004年8月28日18:48(暴露时间:3 min 59 s) 雨滴谱资料 (a) 原始雨滴谱资料, (b) 处理后的雨滴谱资料

      Figure 3.  Raindrop spectrum at 18:48 on August 28, 2004 (exposed time:3 min 59 s)(a) original data of raindrop spectrum, (b) processed data of raindrop spectrum

      其次调用“雨滴统计”程序对净化过的BMP图像进行自动识别, 并形成一个文本文件。文本文件由很多数字组成, 每一个数字代表图像中每一个孤立雨滴的面积, 以像素点表示, 雨滴谱图像中有多少个雨滴, 文本文件中就纪录了多少个数字。最后通过统计程序可以得到不同大小雨滴的个数 (图 4), 同样, 处理方法还可以计算其他雨滴谱样本的雨滴直径, 进一步计算雨滴的一些相关参量, 进而分析和研究滴谱特征。

      图  4  图像处理程序计算出的不同雨滴直径的个数

      Figure 4.  Number of different raindrop diameter calculated by image processing program

    • 1) 在雨滴谱的观测中采取增大取样面积、增加辅助观测内容等方式, 有利于资料的相互配合与分析。

      2) 雨滴谱资料中的单个滴谱图像位置变化和形状变化对图像识别后的结果没有影响, 程序运行结果稳定可靠。

      3) 程序在处理不粘连的滴谱资料时敏感性较好, 同时也暴露出其弱点:对于大滴溅散它会处理成很多小滴, 无法解决溅散问题。

      4) 在雨滴重叠问题上该程序智能程度不高, 不能真正鉴别是否存在重叠现象, 无法将重叠的雨滴分离开来。

      5) 从雨滴谱资料处理误差分析上看, 计算雨滴直径的误差在6%以内, 且在处理小滴时误差更小, 完全可以应用到实际的地面雨滴谱资料的处理工作中。

      雨滴谱的图像识别是处理雨滴谱资料的新思路、新方法, 它不仅可以减少资料处理的工作量, 同时也会提高结果的精确性和准确性。

参考文献 (15)

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