基于集成學(xué)習(xí)的風(fēng)云四號遙感圖像云相態(tài)分類算法

高 軍，陳 建，田曉宇

基于集成學(xué)習(xí)的風(fēng)云四號遙感圖像云相態(tài)分類算法

高 軍1,2，陳 建1，田曉宇1

（1. 上海海事大學(xué) 信息工程學(xué)院，上海 201306；2. 西藏自治區(qū)經(jīng)濟(jì)和信息化廳信息化推進(jìn)處，拉薩 850033）

云相態(tài)分類在氣象預(yù)報(bào)和氣候研究中具有重要的地位。我國新一代氣象衛(wèi)星風(fēng)云四號的成像儀在光譜通道數(shù)量和空間分辨率較上一代風(fēng)云二號有較大提升，這為云相態(tài)的研究提供了新的遙感數(shù)據(jù)。本文首先對風(fēng)云四號相隔15min的遙感圖像進(jìn)行分析，然后提出亮溫云相態(tài)指數(shù)，該指數(shù)可以進(jìn)行初步云相態(tài)分類，最后在此基礎(chǔ)上提出基于集成學(xué)習(xí)的云相態(tài)分類算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與風(fēng)云四號官方云相態(tài)分類結(jié)果進(jìn)行比較，水云的一致率達(dá)到91.69%，冰云的一致率達(dá)到76.10%。

云相態(tài)；集成學(xué)習(xí)；風(fēng)云四號；遙感圖像處理

0 引言

云相態(tài)是指云所處的熱力學(xué)狀態(tài)，分為液態(tài)或固態(tài)。云相態(tài)變化對地球大氣輻射系統(tǒng)收支平衡、天氣系統(tǒng)的形成與演變都有不可忽視的影響，因此研究云相態(tài)對探究全球大氣變化機(jī)理，預(yù)測飛機(jī)積冰和反演云微物理性質(zhì)等都具有現(xiàn)實(shí)意義[1–3]。

衛(wèi)星遙感技術(shù)具有觀測范圍廣、不受時(shí)空限制的優(yōu)點(diǎn)，越來越多的人利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行云相態(tài)分類。根據(jù)衛(wèi)星成像儀觀測數(shù)據(jù)特性的不同，國內(nèi)外研究者提出了許多云相態(tài)分類算法。主要的云相態(tài)分類方法分為2種，一種為光譜閾值法，另一種為機(jī)器學(xué)習(xí)算法。光譜閾值法一直被廣泛使用，包括經(jīng)典的熱紅外波段三光譜法[4]，以及后來經(jīng)過三光譜法改進(jìn)的雙光譜法[3]，還有僅利用熱紅外單通道的單光譜閾值法[5]。除了使用熱紅外波段，可見光和近紅外波段也被用來進(jìn)行云相態(tài)分類，包括光譜比值[6]和光譜對應(yīng)的云微物理特性[7]等方法。單獨(dú)使用熱紅外波段或者可見光和近紅外波段有一定限制，研究者漸漸聯(lián)合使用可見光，近紅外和熱紅外波段[8]來提高云相態(tài)分類的準(zhǔn)確性。劉建[9-10]等人結(jié)合云微物理特性在風(fēng)云一號和風(fēng)云二號上使用多光譜閾值法進(jìn)行云相態(tài)分類。Himawari氣象衛(wèi)星官方[11]也使用多光譜閾值法進(jìn)行云相態(tài)分類。光譜閾值法中，無論是三光譜法，雙光譜法，多光譜法等，閾值選取上都有一定的主觀性且閾值的大小與具體的遙感數(shù)據(jù)有關(guān)，易受經(jīng)緯度，季節(jié)，氣候等影響。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，許多研究者使用機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法進(jìn)行云相態(tài)分類[12]，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法由于非線性擬合性突出被大量使用。從參數(shù)優(yōu)化的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13]、經(jīng)過特征篩選的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network，BPNN）[14-15]，再到經(jīng)模擬退火算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[16]，還有自組織映射網(wǎng)絡(luò)[17]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用降低了建立云相態(tài)分類模型所需的成本，減少了云相態(tài)分類所需的時(shí)間。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇，訓(xùn)練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，大部分研究者對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)都使用了官方已經(jīng)標(biāo)注的云相態(tài)數(shù)據(jù)。自組織映射網(wǎng)絡(luò)屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，訓(xùn)練時(shí)不需要使用標(biāo)簽數(shù)據(jù)，但是訓(xùn)練數(shù)據(jù)量很大時(shí)，自組織映射網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元數(shù)量也隨之增加，計(jì)算復(fù)雜度較高。

風(fēng)云四號A星（FY-4A）屬于新一代靜止氣象衛(wèi)星，其搭載的多通道掃描成像輻射計(jì)（Advanced Geosynchronous Radiation Imager，AGRI）為云相態(tài)分類提供了新的數(shù)據(jù)來源。相比風(fēng)云二號輻射成像儀，AGRI的觀測性能有顯著提高，其中，輻射成像儀觀測通道從5個(gè)擴(kuò)展到14個(gè)（6個(gè)可見/近紅外波段、2個(gè)中波紅外波段、2個(gè)水汽波段和4個(gè)長紅外波段），觀測時(shí)效從半小時(shí)提高到15min，最高空間分辨率從1.25km提高到500m。AGRI的觀測通道數(shù)量與國際同類衛(wèi)星相比水平相當(dāng)[18–22]。

本文針對風(fēng)云四號成像儀的多通道和相對于觀測區(qū)域靜止的特性提出一種基于集成學(xué)習(xí)的云相態(tài)分類方法，此方法包括兩步：

1）根據(jù)風(fēng)云四號特性提出亮溫云相態(tài)指數(shù)，并應(yīng)用該方法建立云相態(tài)數(shù)據(jù)集。

2）使用基于集成學(xué)習(xí)的云相態(tài)分類算法，應(yīng)用云相態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)云相態(tài)分類。

1 數(shù)據(jù)集建立

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)主要源于風(fēng)云四號AGRI成像儀的數(shù)據(jù)。表1列出了風(fēng)云四號AGRI成像儀的通道設(shè)置。

風(fēng)云四號AGRI的數(shù)據(jù)可以從國家衛(wèi)星氣象中心數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)獲取。截止到目前，風(fēng)云四號A星的數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括一級數(shù)據(jù)產(chǎn)品，大氣產(chǎn)品和輻射產(chǎn)品等。本文需要用到的風(fēng)云四號產(chǎn)品包括成像儀全圓盤4KML1數(shù)據(jù)（以下簡稱：L1數(shù)據(jù)），云檢測實(shí)時(shí)產(chǎn)品（以下簡稱：云檢測數(shù)據(jù)），云相態(tài)實(shí)時(shí)產(chǎn)品（以下簡稱：云相態(tài)數(shù)據(jù)）。

1.2 數(shù)據(jù)集建立

1.2.1 亮溫云相態(tài)指數(shù)

風(fēng)云四號屬于靜止軌道氣象衛(wèi)星，具有對同一片區(qū)域持續(xù)觀測的優(yōu)勢。15min成像間隔可以忽略太陽高度角對亮溫和反射率的影響，比較此時(shí)刻衛(wèi)星云圖和15min前的衛(wèi)星云圖，可以得到每個(gè)云像素點(diǎn)前后15min反射率和亮溫的變化量。反射率只有光照時(shí)有效，亮溫不受晝夜變化的影響，使用亮溫進(jìn)行云相態(tài)分類可以在晝夜間平滑過度。結(jié)合風(fēng)云四號A星的通道特點(diǎn)，本文提出亮溫云相態(tài)指數(shù)（Brightness temperature Cloud Phase Index，BTCPI），亮溫云相態(tài)指數(shù)用公式(1)表示：

BTCPI＝BTnow－BTpast(1)

式中：BTnow為當(dāng)前圖像云像素點(diǎn)對應(yīng)的亮溫值；BTpast為15min前圖像云像素點(diǎn)對應(yīng)的亮溫值。當(dāng)云層移動時(shí)，遙感圖像中的云區(qū)域從水云變成冰云，或者從冰云變成水云。因?yàn)楸坪退圃诓煌ǘ蜗碌牧翜刂挡煌琜10,13]，相同波段下前后15min兩張遙感圖像的亮溫值相減結(jié)果與0比較即可檢測出云相態(tài)。該公式只針對15min前后都有云且云相態(tài)發(fā)生變化區(qū)域。若某區(qū)域15 min前后從無云變成有云、有云變成無云或云相態(tài)不變，亮溫云相態(tài)指數(shù)則無法檢測出該區(qū)域的云相態(tài)。

表1 AGRI通道成像設(shè)置

為了減少噪聲對亮溫云相態(tài)指數(shù)的影響，人為設(shè)置一個(gè)常數(shù)（＞0），使分類結(jié)果更加準(zhǔn)確，公式(2)如下：

當(dāng)冰云的亮溫值低于水云時(shí)：15min前圖像Result＜0的云區(qū)域?yàn)榈谋?，Result＞0的云區(qū)域?yàn)樗啤?/p>

風(fēng)云四號A星亮溫云相態(tài)指數(shù)的示意圖如圖1所示。

圖1 亮溫云相態(tài)指數(shù)示意圖

圖1中(a)和(b)分別為風(fēng)云四號衛(wèi)星15min之前和15min后去除非云像素區(qū)域的亮溫圖，黑色區(qū)域代表無云。(c)為亮溫云相態(tài)指數(shù)得到的15min前云相態(tài)數(shù)據(jù)，為了方便觀察，上色處理后，紅色代表水云，藍(lán)色代表冰云?？梢钥闯?，利用亮溫云相態(tài)指數(shù)能夠清楚分類出部分冰云和水云。

1.2.2 建立訓(xùn)練和預(yù)測數(shù)據(jù)集

選取L1數(shù)據(jù)過程中，考慮晝夜和四季的變換對遙感影像遙感衛(wèi)星云圖的影響。本文選取不同季節(jié)、晝夜下的數(shù)據(jù)，以豐富數(shù)據(jù)集共計(jì)48個(gè)時(shí)刻。

L1數(shù)據(jù)并不能直接用于云相態(tài)分類，需要對該數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理有2個(gè)目的：第一個(gè)利用云檢測數(shù)據(jù)去除遙感圖像中無云區(qū)域的數(shù)據(jù)；第二個(gè)是對遙感圖像有云的數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)。云檢測是云相態(tài)分類的基礎(chǔ)和前提，一般先進(jìn)行云檢測，標(biāo)記出衛(wèi)星云圖中有云和無云的部分，然后再進(jìn)行云相態(tài)分類。風(fēng)云四號云檢測方法可以參考高軍等人的研究[23]，風(fēng)云四號官方也給出了云檢測的結(jié)果，本文直接使用官方云檢測數(shù)據(jù)。云檢測完成后需要根據(jù)給定的輻射定標(biāo)表進(jìn)行輻射定標(biāo)。根據(jù)官方輻射定標(biāo)表，表1中，F(xiàn)Y-4A衛(wèi)星1到6號通道定標(biāo)為反射率，7到14號通道定標(biāo)為亮溫。

利用亮溫云相態(tài)指數(shù)，對L1數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，構(gòu)建云相態(tài)數(shù)據(jù)集。為了彌補(bǔ)數(shù)據(jù)集較少的情況，消除訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和預(yù)測數(shù)據(jù)集選取的偶然性，利用6折交叉驗(yàn)證[24]的方法，將構(gòu)建好的云相態(tài)數(shù)據(jù)集分為6組，5組為訓(xùn)練集，1組為預(yù)測集。

2 集成學(xué)習(xí)

隨機(jī)森林（Random Forest，RF）是集成學(xué)習(xí)代表算法之一。隨機(jī)森林由多棵決策樹[25]構(gòu)成，決策樹是一種重要的分類方法，單一的決策樹可能會發(fā)生過擬合。隨機(jī)森林中的決策樹引入了隨機(jī)屬性選擇，傳統(tǒng)的決策樹在當(dāng)前特征中選取最優(yōu)的特征開始進(jìn)行劃分，在隨機(jī)森林中決策樹的每個(gè)結(jié)點(diǎn)都是從特征集合中隨機(jī)選擇個(gè)特征子集，然后從特征子集中選擇最優(yōu)的特征進(jìn)行劃分[26]。隨機(jī)森林算法能夠解決過擬合等問題，還可以獲得優(yōu)越的泛化性能。集成學(xué)習(xí)示意圖如圖2所示。

圖2 集成學(xué)習(xí)示意圖

2.1 特征選取

特征選取對訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法有重要作用，特征選取不同可能影響最終建立模型與預(yù)測結(jié)果的好壞。水和冰的折射率虛部[27]能夠表示水、冰粒子吸收輻射的能力，也是云相態(tài)分類的一種重要參考因子[14-15]，如圖3所示。

圖3 冰和水的折射率虛部隨波長變化圖

風(fēng)云四號成像儀中有波長為6.25mm、7.1mm和12mm、13.5mm通道，從圖3可以看出，6.25mm和7.1mm連線斜率與12mm和13.5mm連線斜率在水態(tài)和冰態(tài)下有差異，因此可以根據(jù)斜率來區(qū)分冰云和水云。定義水汽指數(shù)7.1和熱紅外指數(shù)13.5來描述折射虛部的斜率不同，如公式(4)和公式(5)所示：

結(jié)合其他云相態(tài)分類算法所使用的波段，本文將8.5mm和10.7mm的亮溫差BT8.5_10.7，10.7mm和12mm亮溫差BT10.7_12也作為分類的特征。集成學(xué)習(xí)特征選取如下表2所示。

表2 云相態(tài)分類特征提取

2.2 實(shí)驗(yàn)過程

實(shí)驗(yàn)使用scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫進(jìn)行隨機(jī)森林的平臺搭建，使用10棵決策樹進(jìn)行集成學(xué)習(xí)。隨機(jī)森林通過訓(xùn)練集形成云相態(tài)分類模型，再利用分類模型對預(yù)測集進(jìn)行預(yù)測，得到云像素點(diǎn)為水云和冰云的概率，選取概率較大者為預(yù)測的結(jié)果。

3 結(jié)果與討論

本文對云相態(tài)分類結(jié)果從兩方面進(jìn)行比較。一方面從視覺上進(jìn)行比較，另一方面從數(shù)據(jù)上進(jìn)行比較。

3.1 視覺對比

視覺對比法是直接通過人眼觀察結(jié)果圖像，該方法可以很直觀地看出云相態(tài)分類的結(jié)果和每種云相態(tài)的輪廓。

選取2018年10月23日7時(shí)（北京時(shí)間2018年10月23日15時(shí)）的FY-4A遙感圖像作為代表，使用本文算法對該遙感圖像進(jìn)行云相態(tài)分類，得到的云相態(tài)分類結(jié)果圖和風(fēng)云四號官方云相態(tài)產(chǎn)品圖像、FY-4A通道合成圖、Himawari-8云產(chǎn)品圖像進(jìn)行比較。

圖4為3種云相態(tài)分類算法的結(jié)果圖和官方云相態(tài)圖。其中(a)為FY-4A官方云相態(tài)圖，(b)為本文算法得到的云相態(tài)分類結(jié)果圖，(c)為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果圖，(d)為閾值法分類結(jié)果圖。由圖4(b)可以看出，本文算法能夠?qū)⒋蟛糠值谋坪退普_分類。FY-4A官方云相態(tài)產(chǎn)品把云分為液態(tài)水云、過冷水云、混合云、冰云。本文將液態(tài)水云和過冷水云都?xì)w為水云。官方云相態(tài)產(chǎn)品中有混合云，所以混合云部分在云相態(tài)分類結(jié)果(b)中被冰云或水云代替。

圖4 不同算法云相態(tài)分類結(jié)果圖

圖5為本文算法結(jié)果與FY-4A通道合成圖。FY-4A通道合成圖是利用通道2，通道3和通道5進(jìn)行圖像合成。3個(gè)通道的差異能夠反映水體，云和地物信息，由于水云在這3個(gè)通道的反射率接近，在合圖像中為白色，而積雪和冰云的信息在通道5的反射率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于水，圖像中為藍(lán)色調(diào)[19]，為了提高人眼的觀測性，提高了亮度，通道合成圖像如圖5(a)所示。利用本文算法得到的云相態(tài)分類結(jié)果如圖5(b)所示，水云用紅色標(biāo)出，冰云用藍(lán)色標(biāo)出。從整體看，本文算法的云相態(tài)分類結(jié)果在不同下墊面檢測區(qū)域表現(xiàn)良好。

圖5 整體對比圖

為了比較細(xì)節(jié)，選取中國區(qū)附近，澳大利亞附近區(qū)域進(jìn)行比較。針對中國區(qū)的云相態(tài)情況如圖6所示?？梢钥闯鲈谒浦械募?xì)小冰云也被識別出來。針對澳大利亞區(qū)域附近云相態(tài)分類結(jié)果如圖7所示。一些細(xì)小薄云也能區(qū)分出云相態(tài)。

圖6 中國區(qū)域附近的云相態(tài)情況

圖8為本文算法結(jié)果與Himawari-8云產(chǎn)品圖像。Himawari-8監(jiān)控范圍與FY-4A有部分重合，該衛(wèi)星在2015年已經(jīng)業(yè)務(wù)化，對應(yīng)的各種氣象產(chǎn)品已經(jīng)發(fā)布。氣象產(chǎn)品中的云產(chǎn)品包含了云分類產(chǎn)品，但Himawari-8的云分類產(chǎn)品沒有明確指出具體的云相態(tài)。在ISCCP的云分類標(biāo)準(zhǔn)中[5]，層云、層積云和積云屬于低云，云相態(tài)以水云為主，本文把這類云歸為水云；雨層云、高層云、高積云為中云，歸類為冰水混合云；深對流云或高云、卷云為高云，歸類為冰云。

圖7 澳大利亞附近區(qū)域的云相態(tài)情況

中國南部及周邊區(qū)域Himawari-8衛(wèi)星的云分類產(chǎn)品與云相態(tài)分類結(jié)果如圖8所示。從圖中可以看出，由于多了混合云的存在，一部分冰云和水云被歸為了混合云，但云相態(tài)分類的大致輪廓相似，存在的水云基本都被檢測出來。

圖8 中國南部及周邊區(qū)域的云相態(tài)情況

3.2 數(shù)據(jù)評估

本文使用準(zhǔn)確率、錯誤率、靈敏性和特效性4個(gè)度量對云相態(tài)分類模型進(jìn)行評估[28]，對比使用官方云相態(tài)數(shù)據(jù)作為真實(shí)云相態(tài)數(shù)據(jù)。設(shè)水云為正元組，冰云為負(fù)元組，準(zhǔn)確率、錯誤率、靈敏性和特效性計(jì)算公式如下：

式中：TP、TN、FP、FN、P、N分別表示真正例、真負(fù)例、假正例、假負(fù)例、正樣本數(shù)和負(fù)樣本數(shù)。本文算法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，閾值法云相態(tài)分類模型6次交叉驗(yàn)證評估均值詳情如表3所示。

表3 云相態(tài)分類模型評估詳情

從表3評估結(jié)果可以看出，本文算法結(jié)果準(zhǔn)確率超過了其他兩種分類算法，分類模型效果良好。

4 結(jié)論

本文提出的基于集成學(xué)習(xí)的云相態(tài)分類算法，針對FY-4遙感圖像，該算法可以提供相對良好的云相態(tài)分類結(jié)果。該算法的關(guān)鍵是利用亮溫云相態(tài)指數(shù)構(gòu)建云相態(tài)數(shù)據(jù)集。相對于傳統(tǒng)的人工標(biāo)注法和閾值法為數(shù)據(jù)貼標(biāo)簽，亮溫云相態(tài)指數(shù)對L1數(shù)據(jù)進(jìn)行初步云相態(tài)分類進(jìn)而產(chǎn)生大量標(biāo)簽且該方法對使用者先驗(yàn)知識要求不高。分類特征的提取主要利用不同波段之間對應(yīng)冰云和水云的亮溫值差異。隨機(jī)森林利用訓(xùn)練集訓(xùn)練最后建立云相態(tài)分類模型，經(jīng)過評估，該模型的分類準(zhǔn)確率較好，可以進(jìn)行快速云相態(tài)分類。云相態(tài)結(jié)果圖在視覺上和官方結(jié)果圖大致相當(dāng)，能夠反映不同區(qū)域、水云冰云交界處的云相態(tài)特征，對于一些細(xì)小的薄云也能夠正確分類，總體分類效果良好，能為后續(xù)其他云數(shù)據(jù)反演工作提供參考依據(jù)。同時(shí)，本文算法對云相態(tài)只劃分為水云和冰云，下一步工作中，將針對混合云相態(tài)的劃分進(jìn)行研究。

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Ensemble-learning-based Cloud Phase Classification Method for FengYun-4 Remote Sensing Images

GAO Jun1,2，CHEN Jian1，TIAN Xiaoyu1

(1.,,201306,; 2.,,850033,)

Cloud phase classification plays an important role in meteorological forecast and climate research. The image of meteorological satellite FengYun-4 (FY-4) has more channels and better resolution than FY-2. So it provides new remote sensing data for the study of the cloud phase. This study uses a brightness temperature cloud phase index to obtain cloud phase data. Thereafter, using the cloud phase data and ensemble learning algorithm, we develop a cloud phase classification model. By applying the cloud phase classification model, the predicted classification accuracy of water cloud and ice cloud are 91.69% and 76.10%, respectively.

cloud phase, ensemble learning, FY-4, remote image processing

TP389.1

A

1001-8891(2020)01-0068-07

2019-04-08；

2019-12-15.

高軍（1979-），男，浙江嘉興人，博士，主要從事遙感信息處理、網(wǎng)絡(luò)通信方面的研究。E-mail：jungao@shmtu.edu.cn。

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（61602296）。