基于形態(tài)結(jié)構(gòu)特征的對(duì)流單體自動(dòng)分割方法研究

張軍　賀婷婷　侯謹(jǐn)毅　王萍

摘? ?要：風(fēng)暴單體是形成各類強(qiáng)對(duì)流災(zāi)害天氣的基本單元，它們的雷達(dá)回波形狀復(fù)雜、內(nèi)部分布不一、外層相互交織，從而造成單體分割困難. 提出了一種基于形態(tài)結(jié)構(gòu)特征的對(duì)流單體自動(dòng)迭代分割方法. 以雷達(dá)圖片中區(qū)域樹結(jié)構(gòu)單體分割結(jié)果為初始輸入，在每次迭代分割過程中，首先計(jì)算各個(gè)分割結(jié)果的3個(gè)形態(tài)結(jié)構(gòu)特征，然后通過一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練的支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）分類器判斷分割結(jié)果是否為對(duì)流單體，對(duì)非單體的分割結(jié)果進(jìn)行再次分割. 通過3種不同類型的風(fēng)暴案例進(jìn)行測試，結(jié)果表明，本文方法能夠有效地識(shí)別出聚集的單體和處于分裂/合并狀態(tài)的單體，并且能夠獲得單體的完整結(jié)構(gòu). 在定量評(píng)估測試中，本文算法獲得了0.84的臨界成功指數(shù)評(píng)分，高于傳統(tǒng)的風(fēng)暴單體識(shí)別與跟蹤算法（Storm Cell Identification and Tracking，SCIT）方法（0.55）和單閾值方法（0.49）.

關(guān)鍵詞：天氣雷達(dá);風(fēng)暴單體;形態(tài)學(xué)特征;迭代分割;計(jì)算機(jī)視覺

中圖分類號(hào)：TP391.4? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Research on Automatic Segmentation Method of Convective

Cell Based on Morphological Structure Characteristics

ZHANG Jun，HE Tingting，HOU Jinyi WANG Ping

（School of Electrical and Information Engineering，Tianjin University，Tianjin 300072，China）

Abstract：Storm cells are the basic units that form various types of severe convective weather. Their radar echoes have complex shapes，uneven internal distribution，and intertwined outer layers，which makes cell segmentation difficult. This paper proposes an automatic iterative segmentation method for convective cells based on their morphological structure characteristics. Taking the cell segmentation results based on the region-tree structure on the radar image as the initial input，in each iterative segmentation process，the three morphological structure features of each segmentation result are first calculated，and then a pre-trained SVM classifier is used to determine whether the segmentation result is a convective cell. The segmentation results that are not cells are segmented again. The method in this paper was tested through three storm cases with different types. The results show that the method can effectively identify aggregated cells and cells in a split/merged state，and can obtain the complete structure of cells. In the quantitative evaluation test，the algorithm presented in this paper obtained a Critical Success Index score of 0.84，which is higher than that of the traditional SCIT method （0.55） and the single threshold method （0.49）.

Key words：weather radar;storm cell;morphological characteristics;iterative segmentation;computer vision

由于氣候變化，近年來對(duì)流風(fēng)暴的頻率和強(qiáng)度都顯著增加[1-3].? 極端的對(duì)流風(fēng)暴事件會(huì)造成嚴(yán)重的社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失. 由于對(duì)流風(fēng)暴高度動(dòng)態(tài)的空間和時(shí)間過程，對(duì)流事件的研究仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題. 天氣雷達(dá)是監(jiān)測強(qiáng)對(duì)流天氣（冰雹、大風(fēng)、龍卷和暴洪）的主要工具之一，利用天氣雷達(dá)，可以更詳細(xì)地分析對(duì)流風(fēng)暴的形成和運(yùn)動(dòng)過程.

在天氣雷達(dá)的反射率強(qiáng)度圖像上，對(duì)流風(fēng)暴經(jīng)常表現(xiàn)為多單體共存的結(jié)構(gòu). 其中，有些單體交織在一起. 雖然強(qiáng)對(duì)流災(zāi)害可能由這些相互交織的單體群共同引發(fā)，但不同的對(duì)流單體所引發(fā)的災(zāi)害類型、強(qiáng)度各有不同. 因此，強(qiáng)對(duì)流天氣的自動(dòng)識(shí)別及預(yù)警的前提是正確分割出每個(gè)對(duì)流單體.

自20世紀(jì)50年代以來，已經(jīng)開發(fā)了許多基于天氣雷達(dá)的對(duì)流單體自動(dòng)識(shí)別算法. 由于對(duì)流單體的強(qiáng)度較高，在雷達(dá)反射率圖片上表現(xiàn)為局部極大值區(qū)域. 最簡單的識(shí)別局部極大值區(qū)域的方法是基于閾值的方法，將雷達(dá)圖片上大于某個(gè)閾值的一片聯(lián)通區(qū)域識(shí)別為對(duì)流單體. 目前兩種主流的對(duì)流單體識(shí)別方法，雷暴識(shí)別、跟蹤、分析和臨近預(yù)報(bào)方法[4] （Thunderstorm Identification，Tracking，Analysis and Nowcasting，TITAN）和SCIT[5]方法都是基于閾值的方法. 其中TITAN是一種固定閾值方法，而SCIT是一種動(dòng)態(tài)閾值方法.

一般來講，動(dòng)態(tài)閾值方法是一種更加有效的方法，能夠有效的減少對(duì)流單體的分割錯(cuò)誤. 其他的一些基于動(dòng)態(tài)閾值方法包括：侯正俊等[6]根據(jù)不同下墊面選擇不同閾值增強(qiáng)了TITAN算法的地區(qū)適應(yīng)能力;楊吉等[7]以SCIT為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了一種基于三維雷達(dá)拼圖的單體分割算法;Crane[8]通過統(tǒng)計(jì)降水區(qū)域中的最大閾值獲得一個(gè)動(dòng)態(tài)閾值對(duì)單體進(jìn)行分割.

基于閾值的方法并不是唯一的能夠識(shí)別局部極大值區(qū)域的方法. Lakshmanan等先后提出了基于K-均值聚類[9]和分水嶺算法[10]的單體識(shí)別算法，同樣通過檢測局部極大值區(qū)域來檢測對(duì)流單體，但是，這種方法容易受到噪音的干擾，容易產(chǎn)生過分割，需要對(duì)分割結(jié)果進(jìn)一步合并處理. 另外，Wang等[11]提出了基于種子點(diǎn)生長和膨脹避讓的單體識(shí)別算法，該方法在閾值分割的基礎(chǔ)上，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法獲得對(duì)流單體的更加完整的結(jié)構(gòu). Hou等[12]使用區(qū)域樹結(jié)構(gòu)描述方法，將天氣雷達(dá)圖片描述為一個(gè)區(qū)域樹形結(jié)構(gòu)，然后通過剪枝法獲得圖片中的局部極大值區(qū)域，并以此作為對(duì)流單體的識(shí)別結(jié)果.

以上傳統(tǒng)的方法通過檢測天氣雷達(dá)反射率圖片中的局部極大值區(qū)域來識(shí)別對(duì)流單體. 在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)，簡單的通過檢測局部極大值區(qū)域來識(shí)別對(duì)流單體存在一些問題：首先，局部極大值區(qū)域不一定是對(duì)流單體，還可能是流場中的噪音和擾動(dòng);其次，傳統(tǒng)的對(duì)流單體識(shí)別算法只考慮對(duì)流單體的強(qiáng)度信息，而沒有考慮對(duì)流單體的形態(tài)結(jié)構(gòu)信息，會(huì)得到錯(cuò)誤或不完整等單體識(shí)別結(jié)果;最后，傳統(tǒng)的單體識(shí)別算法都是一個(gè)開環(huán)的結(jié)構(gòu)，無反饋過程，換句話說，以往的單體識(shí)別算法不會(huì)檢驗(yàn)分割結(jié)果是否正確，以及是否需要進(jìn)一步對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行拆分等處理.

考慮到以上問題，本文設(shè)計(jì)了一種基于形態(tài)結(jié)構(gòu)特征的對(duì)流單體動(dòng)態(tài)識(shí)別算法. 該算法在識(shí)別過程中加入了反饋環(huán)節(jié)，將單體識(shí)別過程設(shè)計(jì)為一個(gè)迭代識(shí)別過程，在每一步的迭代中，一個(gè)分類器通過分割結(jié)果的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征判斷每個(gè)識(shí)別結(jié)果是否為對(duì)流單體. 若分割結(jié)果不是對(duì)流單體，那么進(jìn)行進(jìn)一步拆分. 設(shè)計(jì)算法提取每個(gè)分割結(jié)果的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征也是本文工作的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn).

1? ?數(shù)據(jù)和方法

1.1? ?數(shù)據(jù)和預(yù)處理

本文研究案例的雷達(dá)數(shù)據(jù)是由位于中國天津市塘沽區(qū)的S波段多普勒雷達(dá)收集的. 雷達(dá)站點(diǎn)位于中國北京東南100 km處的（117°43′E，39°00′N）. 雷達(dá)體掃模式為VCP 21，即每5 min進(jìn)行一次體積掃描. 為了訓(xùn)練和測試本文算法，我們一共收集了10個(gè)案例. 這10個(gè)案例中包含不同模式的對(duì)流風(fēng)暴，每個(gè)案例的持續(xù)時(shí)間約為2 h. 具體的案例相關(guān)信息見表1. 其中，6個(gè)案例作為訓(xùn)練集，而剩余的4個(gè)案例作為測試集.

本方法設(shè)計(jì)用于處理0.5°仰角的雷達(dá)反射率圖像，原始的雷達(dá)數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換到笛卡爾坐標(biāo)系下，其中，笛卡爾網(wǎng)格的水平空間分辨率為0.01° 0.01°（1 km? 1 km）. 為了濾除雷達(dá)圖片上的噪聲和地面雜波，對(duì)雷達(dá)圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波操作，因此，利用中值濾波消除圖片中的噪音點(diǎn).

1.2? ?對(duì)流單體識(shí)別方法

1.2.1? ?算法概述

圖1為本文設(shè)計(jì)方法的流程圖. 整體流程包括3個(gè)主要部分：初分割、迭代分割和判別器訓(xùn)練. 在初分割部分，首先利用區(qū)域樹方法檢測風(fēng)暴圖像中的極大值區(qū)域，然后以極大值區(qū)域?yàn)楹诵模捎梅炙畮X方法分割風(fēng)暴圖像;在迭代分割部分，首先提取分割結(jié)果的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征，然后通過分類器判斷分割結(jié)果是否為對(duì)流單體，若不是對(duì)流單體，則進(jìn)行進(jìn)一步拆分;迭代分割過程中用到的分類器通過人工標(biāo)記的單體樣本圖片訓(xùn)練得到.

1.2.2? ?對(duì)流單體的初分割

對(duì)流單體初分割方法是建立在采用區(qū)域樹結(jié)構(gòu)描述對(duì)流風(fēng)暴圖片的基礎(chǔ)上. 區(qū)域樹結(jié)構(gòu)描述對(duì)流風(fēng)暴雷達(dá)圖片的方法見文獻(xiàn)[12].

圖2給出了構(gòu)造雷達(dá)反射率圖片區(qū)域樹結(jié)構(gòu)的示意圖. 圖2（a）為一個(gè)對(duì)流風(fēng)暴的示意圖. 圖2（b）中的P₁到P₂為不同閾值下的分割圖片，其中的聯(lián)通區(qū)域用標(biāo)號(hào)標(biāo)出. 圖2（c）為描述對(duì)流風(fēng)暴的抽象數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)區(qū)域，并且存儲(chǔ)了對(duì)應(yīng)區(qū)域的相關(guān)信息. 節(jié)點(diǎn)間的連線代表了區(qū)域的包含關(guān)系.

當(dāng)利用樹結(jié)構(gòu)描述對(duì)流風(fēng)暴的時(shí)候，需要引入一些樹結(jié)構(gòu)相關(guān)的定義. 樹中節(jié)點(diǎn)間的連線稱為邊，邊上強(qiáng)度值較低的節(jié)點(diǎn)稱為父節(jié)點(diǎn)，而強(qiáng)度值較高的節(jié)點(diǎn)稱為子節(jié)點(diǎn). 沒有子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)稱為葉節(jié)點(diǎn)，存在多個(gè)子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)為分支節(jié)點(diǎn)，沒有父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)為樹結(jié)構(gòu)中的根節(jié)點(diǎn).

當(dāng)對(duì)流風(fēng)暴雷達(dá)反射率圖像被描述為區(qū)域樹結(jié)構(gòu)之后，可以借助區(qū)域樹結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)暴圖片濾波和檢測其中的局部極大值區(qū)域. 在區(qū)域樹結(jié)構(gòu)中，將面積小于5的所有區(qū)域剔除，然后將剩下的區(qū)域疊加在一起，就實(shí)現(xiàn)了對(duì)風(fēng)暴結(jié)構(gòu)的濾波. 如圖3（a）所示，中間為去除小塊區(qū)域之后的樹結(jié)構(gòu)，右側(cè)為重新疊加區(qū)域得到的濾波結(jié)果.

在利用區(qū)域樹結(jié)構(gòu)尋找局部極大值區(qū)域的時(shí)候，首先遍歷樹中的每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)，沿著其父節(jié)點(diǎn)向根部探索，當(dāng)遇到一個(gè)分支節(jié)點(diǎn)時(shí)，探索過程結(jié)束，探索路徑上的節(jié)點(diǎn)集合對(duì)應(yīng)著一個(gè)局部極大值區(qū)域. 將探索路徑上的節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的區(qū)域疊加在一起，得到局部極大值圖像. 圖3（b）給出了一個(gè)采用這種方式獲得局部極大值區(qū)域集合. 其中間圖上的矩形框標(biāo)記出所有探索得到的路徑，將這些路徑上的區(qū)域重疊在一起，得到了此案例中的局部極大值區(qū)域，見圖3（b）右側(cè).

算法獲得的局部極大值區(qū)域與SCIT方法獲得的對(duì)流單體檢測結(jié)果是相似的，其缺陷很明顯，當(dāng)對(duì)流風(fēng)暴內(nèi)部有多個(gè)細(xì)小的反射率核的時(shí)候，對(duì)流單體的檢測結(jié)構(gòu)不完整. 為了獲得對(duì)流單體的完整結(jié)構(gòu)，我們使用了基于距離變換的分水嶺分割算法[16-18]，利用距離變換方法計(jì)算出風(fēng)暴區(qū)域內(nèi)部所有點(diǎn)到局部極大值區(qū)域的最短歐式距離. 如果一個(gè)點(diǎn)在局部極值內(nèi)部，那么距離變換結(jié)果為0. 風(fēng)暴區(qū)域的距離變換示例如圖3（c）中部所示. 對(duì)距離變換的結(jié)果采用分水嶺方法分割，得到對(duì)流單體的初分割結(jié)果，見圖3（c）右側(cè). 可見，初分割方法能夠獲得對(duì)流單體的完整結(jié)構(gòu).

1.2.3? ?對(duì)流單體的迭代分割

對(duì)流單體的初分割過程只考慮了對(duì)流單體的強(qiáng)度信息，但是當(dāng)對(duì)流單體發(fā)生分裂與合并的時(shí)候，容易造成錯(cuò)誤的分割結(jié)果. 因此需要對(duì)初分割的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步處理，檢查每個(gè)分割結(jié)果的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征以判斷其是否為一個(gè)對(duì)流單體. 當(dāng)對(duì)流單體的形態(tài)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為多個(gè)單體相互聯(lián)合的情況時(shí)，需要對(duì)其進(jìn)一步拆分. 因此，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)迭代的再分割過程.

對(duì)流風(fēng)暴的初分割結(jié)果送入迭代分割過程中，在迭代過程中的每一步，首先提取分割區(qū)域的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征，然后利用一個(gè)判別器決定該區(qū)域是否需要進(jìn)一步進(jìn)行分割，若該分割區(qū)域滿足對(duì)流單體的判據(jù)，則輸出該分割結(jié)果;否則，對(duì)分割結(jié)果進(jìn)一步拆分，不斷重復(fù)以上迭代過程. 在迭代過程中，重點(diǎn)是如何提取分割結(jié)果的幾何形態(tài)結(jié)構(gòu)，以及如何對(duì)分割區(qū)域進(jìn)行再分割.

1.2.4? ?分割結(jié)果判別器訓(xùn)練

2? ?實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

本文算法與兩種傳統(tǒng)的對(duì)流單體識(shí)別算法進(jìn)行對(duì)比來驗(yàn)證算法的有效性，這兩種對(duì)流單體識(shí)別算法分別是SCIT方法和單閾值算法. SCIT方法是一個(gè)基于動(dòng)態(tài)閾值的極大值區(qū)域檢測算法，而單閾值方法是一個(gè)基于固定閾值的方法. 評(píng)估系統(tǒng)平臺(tái)為個(gè)人PC機(jī)，處理器為英特酷睿5，系統(tǒng)內(nèi)存為8 Gb，評(píng)估實(shí)驗(yàn)軟件及評(píng)估算法通過C++語言編寫.

評(píng)估過程包括定性評(píng)估和定量評(píng)估，在定性評(píng)估中，首先分析了本文設(shè)計(jì)的對(duì)流單體幾何特征對(duì)于分割對(duì)流單體的有效性，然后通過幾個(gè)典型的案例展示，在對(duì)流風(fēng)暴演化的過程中（如生長、消失、分裂、合并等過程），本文算法如何分割不同風(fēng)暴類型（如線性風(fēng)暴、團(tuán)狀風(fēng)暴和孤立單體風(fēng)暴）中的對(duì)流單體，以及本文方法與傳統(tǒng)方法的區(qū)別. 在定量評(píng)估過程階段，通過人工評(píng)估對(duì)流單體的識(shí)別結(jié)果，給出不同單體分割方法的主觀定量評(píng)估結(jié)果.

2.1? ?定性評(píng)估

1）特征有效性. 圖8（a）（b）（c）分別是3個(gè)特征的可分性對(duì)比圖，左側(cè)分布圖表示無需再分割的單體特征，右側(cè)分布圖表示需要再分割的分割結(jié)果的特征.

可以看出：無需再分割的單體，其面積衰減率、質(zhì)心偏心率和凹陷度集中分布在低值區(qū)域，而內(nèi)含多單體區(qū)域的這三個(gè)特征較分散的分布于高值區(qū)域. 因此可以說三特征描述的單核單體和多核“單體”分別來自兩個(gè)均值、方差均具顯著性差異的總體. 簡單地說：三特征各自的分類能力是顯著的;假設(shè)令每個(gè)特征獨(dú)立承擔(dān)辯證上有待再做分割處理的任務(wù)，并取圖8中低值類上限值做閾值，面積衰減率的漏分辨率僅為9.09%，質(zhì)心偏心率和凹陷度的漏分割率也分別低于9.1%和21.05%. 聯(lián)合建立三特征空間樣本分布如圖8（d）所示，顯然，這兩類樣本在三維空間的分布狀態(tài)為支持向量機(jī)將其變換到高維空間后獲得優(yōu)質(zhì)分類能力奠定了重要基礎(chǔ)，詳見后面的分析.

2）案例分析. 在本節(jié)中，采用一個(gè)線性風(fēng)暴展示本文算法分割對(duì)流單體的各步中間結(jié)果，然后使用不同類型的風(fēng)暴說明本文方法與傳統(tǒng)方法的區(qū)別.

線性對(duì)流風(fēng)暴. 圖9展示了一個(gè)線性風(fēng)暴在天氣雷達(dá)0.5°仰角上的觀測結(jié)果. 雷達(dá)反射率圖片的大小為512 × 512，圖片中心為雷達(dá)所在的位置，3個(gè)距離圈分別標(biāo)記出離雷達(dá)中心50 km、150 km、230 km的范圍，各條斜線的角度分別為30°、60°、…、360°. 圖9中虛線框中的部分存在多個(gè)聚集的單體，而且其上部的單體正在發(fā)生分裂，我們使用線性風(fēng)暴的這一部分展圖10展示了初分割方法各個(gè)步驟的輸出結(jié)果，以及最終的初分割結(jié)果. 天氣雷達(dá)的反射率圖片首先需要從極坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到笛卡爾坐標(biāo)系，如圖10（a）所示，然后對(duì)雷達(dá)圖片進(jìn)行中值濾波，去除噪點(diǎn)，得到圖10（b）. 利用圖10（b）的區(qū)域樹結(jié)構(gòu)，可以得到圖中的局部極大值區(qū)域，如圖10（c）所示，圖中陰影部分為局部極大值區(qū)域. 同時(shí)，圖10（c）中還展示了30 dBZ的風(fēng)暴區(qū)域（圖中白色部分）. 在風(fēng)暴區(qū)域內(nèi)部以局部極大值區(qū)域?yàn)楹诉M(jìn)行分水嶺分割，可以得到對(duì)流風(fēng)暴中單體的初分割結(jié)果，如圖10（d）和圖10（e）所示.

從圖10（e）展示的對(duì)流單體初步分割的結(jié)果可以看出，正在發(fā)生分裂或者合并的相鄰單體，由于這些單體共用一個(gè)內(nèi)核，難以通過局部極大值區(qū)域檢測分開. 為了能夠區(qū)分并分割這些單體，需要結(jié)合對(duì)流單體的形態(tài)結(jié)構(gòu)信息，對(duì)初分割結(jié)果進(jìn)一步拆分.

圖11展示了對(duì)圖10（e）中14號(hào)分割結(jié)果進(jìn)一步拆分的各個(gè)中間步驟. 在14號(hào)分割結(jié)果的特征提取過程中，記錄了具有最大面積凹陷比的區(qū)域強(qiáng)度Im以反射率強(qiáng)度為Im的區(qū)域作為再分割目標(biāo)區(qū)域，如圖11（a）所示. 對(duì)圖11（a）中的區(qū)域不斷進(jìn)行開運(yùn)算和濾波處理，直到將該區(qū)域拆分為多個(gè)區(qū)域并且滿足拆分的判據(jù)，拆分結(jié)果見圖11（b）. 在圖11（a）所示的區(qū)域中，以拆分結(jié)果為核，進(jìn)行距離變換，得到圖11（c），對(duì)距離變換的結(jié)果圖進(jìn)行分水嶺分割（圖11（d）是距離變換的局部放大示意圖）可以得到圖11（e）的再分割結(jié)果.

接下來，對(duì)再分割得到的單體進(jìn)行特征提取、SVM分類，判斷是否需要進(jìn)一步迭代分割. 在此案例中，圖11（e）中的兩個(gè)分割結(jié)果的集合結(jié)構(gòu)特征全部滿足對(duì)流單體的判據(jù)，因此無需進(jìn)行再次分割，對(duì)流單體識(shí)別結(jié)束. 最終利用本文方法得到的分割結(jié)果如圖12（a）所示.

圖12中同時(shí)列出了利用單閾值分割算法及SCIT算法的單體分割結(jié)果. 為了詳細(xì)對(duì)比3種算法的分割結(jié)果，不同算法的單體分割結(jié)果采用兩種方式標(biāo)記出來，圖12（a）（c）（e）采用彩色掩膜的方式標(biāo)記出本文算法、單閾值方法及SCIT方法的單體分割結(jié)果;而圖12（b）（d）（f）再采用矩形框的形式標(biāo)記出3種算法的單體分割結(jié)果.

由圖12可見，單閾值方法將風(fēng)暴上部的5個(gè)相互黏連的、具有分裂趨勢的對(duì)流單體識(shí)別為了一個(gè)結(jié)構(gòu)，單體分割錯(cuò)誤非常明顯. 相比之下，SCIT方法能夠?qū)⒕€性風(fēng)暴中相互臨近的對(duì)流單體分割出來，但是SCIT方法將一對(duì)正在分裂的對(duì)流單體識(shí)別為了一個(gè)單體. 另外，SCIT方法識(shí)別出的單體結(jié)構(gòu)明顯不夠完整，這些識(shí)別結(jié)果中不包含30 dBZ及35 dBZ的反射率區(qū)域. 在此案例中，本文算法獲得了最優(yōu)的單體分割結(jié)果，能夠?qū)⑺袑?duì)流單體正確分割，而且相比于SCIT方法，本文算法能夠獲得更加完整的對(duì)流單體結(jié)構(gòu).

團(tuán)狀風(fēng)暴與孤立單體風(fēng)暴的分割過程與線狀單體相同，采用的雷達(dá)基數(shù)據(jù)格式相同，且雷達(dá)反射率圖像與線狀單體所示的分辨率相同，因此，在本小節(jié)中，案例分析過程參照線狀單體，接下來，展示本文方法與單閾值方法及SCIT算法在團(tuán)狀風(fēng)暴及孤立單體風(fēng)暴情況下的單體分割結(jié)果.

圖13 和圖14分別為3種單體分割算法對(duì)于團(tuán)狀風(fēng)暴和孤立單體風(fēng)暴中的單體的識(shí)別效果. 圖13和圖14采用了與圖12相同的展示方法，使用色標(biāo)和矩形框標(biāo)記對(duì)流單體的分割結(jié)果.

從圖13中可以看出，在團(tuán)狀風(fēng)暴的案例中，多個(gè)單體相互臨近，但是沒有單體分裂/合并的現(xiàn)象出現(xiàn). 在這種情況下，單閾值分割方法同樣將一些相鄰的對(duì)流單體識(shí)別為一個(gè)單體. SCIT方法與本文算法獲得了相似的識(shí)別結(jié)果，相對(duì)比本文方法，SCIT方法的缺陷主要在于單體結(jié)構(gòu)不夠完整，忽視了單體結(jié)構(gòu)的完整性，丟失了部分信息.

從圖14中可以看出，對(duì)于孤立單體風(fēng)暴的案例，由于各個(gè)孤立單體風(fēng)暴之間的距離較遠(yuǎn)，3種單體分割算法獲得了幾乎相同的結(jié)果，而且各種方法都能夠獲得對(duì)流單體的完整結(jié)構(gòu).

2.2? ?定量評(píng)估

1）對(duì)流單體分割臨界成功指數(shù). 為了定量評(píng)估各類對(duì)流單體分割算法的性能，需要人工檢驗(yàn)各類分割算法的識(shí)別結(jié)果. 首先人工標(biāo)記出每個(gè)算法正確分割的單體，錯(cuò)誤分割的單體，以及漏識(shí)的單體;然后統(tǒng)計(jì)每種單體出現(xiàn)的數(shù)目，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果計(jì)算出單體分割算法的量化評(píng)分值.

在人工檢驗(yàn)過程中，算法正確分割的對(duì)流單體為具有完整結(jié)構(gòu)的，存活時(shí)間超過兩個(gè)連續(xù)體掃的局部極值區(qū)域. 一個(gè)對(duì)流單體的空間結(jié)構(gòu)在演化過程中應(yīng)該保持相對(duì)穩(wěn)定. 算法正確分割的單體個(gè)數(shù)記為X. 錯(cuò)誤的對(duì)流單體分割結(jié)果是指算法將由于擾動(dòng)或者噪音造成的局部極大值區(qū)域識(shí)別為對(duì)流單體. 所有錯(cuò)誤的對(duì)流單體分割結(jié)果個(gè)數(shù)記為Y. 漏識(shí)的單體是指由于面積較小，或強(qiáng)度過低等原因造成的算法不能夠分割的對(duì)流單體. 所有漏識(shí)的對(duì)流單體個(gè)數(shù)記為Z. 另外，當(dāng)對(duì)流單體發(fā)生分裂或合并時(shí)，如果n相鄰的對(duì)流單體被識(shí)別為一個(gè)對(duì)流單體，那么該對(duì)流單體識(shí)別結(jié)果被認(rèn)為是錯(cuò)誤的分割結(jié)果，同時(shí)認(rèn)為算法漏識(shí)了n個(gè)對(duì)流單體. 由于分裂或合并造成對(duì)流單體分割錯(cuò)誤則對(duì)分割的對(duì)流單體的數(shù)目進(jìn)行單獨(dú)的統(tǒng)計(jì)，其數(shù)目分別記為Y′和Z′.

3? ?結(jié)? ?論

針對(duì)對(duì)流風(fēng)暴內(nèi)部單體分割困難的問題，本文提出了一種基于形態(tài)結(jié)構(gòu)特征的對(duì)流單體自動(dòng)分割方法. 與傳統(tǒng)方法相比，本文方法的特點(diǎn)是：1）在對(duì)流單體的識(shí)別過程中考慮到了對(duì)流單體的形態(tài)結(jié)構(gòu)信息，而不僅僅是反射率強(qiáng)度信息;2）對(duì)流單體的分割過程設(shè)計(jì)為一個(gè)迭代過程，用于消除錯(cuò)誤的單體分割結(jié)果;3）該方法是一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，而傳統(tǒng)方法是基于規(guī)則的目標(biāo)識(shí)別方法. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文算法在對(duì)流單體聚集或發(fā)生分裂與合并的時(shí)候，能夠更加有效的分割出對(duì)流單體的完整結(jié)構(gòu)，而且本文算法的量化評(píng)分值顯著高于傳統(tǒng)的SCIT方法和單閾值方法.

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