[go: up one dir, main page]

RU2414728C2 - Method of determining direction and speed of cloud base - Google Patents

Method of determining direction and speed of cloud base Download PDF

Info

Publication number
RU2414728C2
RU2414728C2 RU2009119462/28A RU2009119462A RU2414728C2 RU 2414728 C2 RU2414728 C2 RU 2414728C2 RU 2009119462/28 A RU2009119462/28 A RU 2009119462/28A RU 2009119462 A RU2009119462 A RU 2009119462A RU 2414728 C2 RU2414728 C2 RU 2414728C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
frames
cloud
values
shift
speed
Prior art date
Application number
RU2009119462/28A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2009119462A (en
Inventor
Михаил Иванович Алленов (RU)
Михаил Иванович Алленов
Александр Викторович Артюхов (RU)
Александр Викторович Артюхов
Владимир Николаевич Иванов (RU)
Владимир Николаевич Иванов
Николай Дмитриевич Третьяков (RU)
Николай Дмитриевич Третьяков
Original Assignee
Государственное учреждение "Научно-производственное объединение "ТАЙФУН"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное учреждение "Научно-производственное объединение "ТАЙФУН" filed Critical Государственное учреждение "Научно-производственное объединение "ТАЙФУН"
Priority to RU2009119462/28A priority Critical patent/RU2414728C2/en
Publication of RU2009119462A publication Critical patent/RU2009119462A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2414728C2 publication Critical patent/RU2414728C2/en

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Image Processing (AREA)

Abstract

FIELD: physics.
SUBSTANCE: method uses a wide-panorama automated scanning system to scan in the intrinsic emission range of the cloud field and a set of frames is recorded, which is a set of matrices, where there are N values on the horizontal and M values on the vertical, and each of the N*M values is a specific region - an image in the infrared region on the celestial sphere. The form of the matrix is changed in order to switch from angular coordinates to Cartesian coordinates. Paired comparison of all neighbouring frames is performed and the shift direction is determined for each pair, for which the most probable shift between frames is determined. The shift for the entire set of frames is calculated and a broken line is plotted, averaging of which yields the motion vector of the cloud base, from which the direction and speed of the cloud base are determined.
EFFECT: automation and high accuracy of determining direction and speed of a cloud base on real time and broader functionalities of meteorological observations.
2 dwg

Description

Изобретение относится к метеорологии, к способам для определения физических параметров атмосферы, и позволяет определять направление и скорость движения нижней границы облачности (НГО).The invention relates to meteorology, to methods for determining the physical parameters of the atmosphere, and allows you to determine the direction and speed of movement of the lower border of cloudiness (NGO).

Известен способ измерения высоты, скорости и направления движения нижней границы облаков посредством измерителя [2], заключающийся в измерении угловых координат выбранного участка нижней границы облачности относительно двух неподвижных матричных фотоприемников, имеющих регулярную структуру положения пикселей, и расположенных таким образом, что их оптические оси имеют известные вертикальные и горизонтальные углы и лежат в одной плоскости, а углы обзора перекрываются на определенной высоте между ними. Недостатками данного способа являются проблема выбора и идентификации одного и того же фрагмента облачности, которая выполняется вручную оператором, повышенная чувствительность системы к погрешностям фотоприемников, сравнительно высокая стоимость изготовления и эксплуатации измерителя, малый участок обзора и, как следствие, сложности и высокой погрешности в определении направления и скорости движения в случаях присутствия распределенного поля облачности, превышающего поле зрения прибора, когда идентификация выбранного участка нижней границы облачности невозможна, то есть такая система может работать только при высоких контрастах (облако-просвет) излучения "разорванных форм облачности": кучевых, слоисто-кучевых, мощно-кучевых облаков. Способ не может использоваться при вихревых структурах форм облачности.A known method of measuring the height, speed and direction of movement of the lower boundary of the clouds using a meter [2], which consists in measuring the angular coordinates of the selected portion of the lower boundary of the cloud relative to two stationary matrix photodetectors having a regular structure of the position of the pixels, and located so that their optical axes have known vertical and horizontal angles lie in the same plane, and the viewing angles overlap at a certain height between them. The disadvantages of this method are the problem of selecting and identifying the same cloud fragment, which is performed manually by the operator, the increased sensitivity of the system to errors in photodetectors, the relatively high cost of manufacturing and operating the meter, a small viewing area and, as a consequence, the complexity and high error in determining the direction and the speed of movement in the presence of a distributed cloud field exceeding the field of view of the device when the identification of the selected area It clouds the border is impossible, that is, such a system can only work at high contrasts (cloud-lumen) radiation "broken cloud types": the cumulus, stratocumulus, Towering cumulus. The method cannot be used with vortex structures of cloud forms.

Задачей, на решение которой направлено данное изобретение, является автоматизация процесса сканирования и анализа облачного поля.The problem to which this invention is directed, is the automation of the scanning process and analysis of the cloud field.

Технический результат - автоматизация, повышение точности определения направления и скорости движения нижней границы облачности как днем, так и ночью в реальном масштабе времени по смещению ее пространственной структуры собственного излучения и расширение функциональных возможностей метеорологических наблюдений.The technical result is automation, improving the accuracy of determining the direction and speed of movement of the lower cloud boundary both day and night in real time by shifting its spatial structure of its own radiation and expanding the functionality of meteorological observations.

Сравнение заявляемого способа с прототипом позволило установить соответствие его условию "новизна". При сравнении заявляемого способа с другими известными техническими решениями не выявлены сходные признаки, что позволяет сделать вывод о соответствии условию "изобретательский уровень".Comparison of the proposed method with the prototype made it possible to establish compliance with its condition of "novelty." When comparing the proposed method with other well-known technical solutions did not reveal similar signs, which allows us to conclude that the condition "inventive step".

Способ поясняется чертежами. На фиг.1 приведен пример отображения кадра изображения по собственному излучению облачности (темный цвет) в проекции на плоскость; на фиг.2 приведено изображение преобразованного кадра в выбранный момент времени и через интервал Δt.The method is illustrated by drawings. Figure 1 shows an example of displaying an image frame by the intrinsic cloudiness (dark color) in projection onto a plane; figure 2 shows the image of the converted frame at the selected time and through the interval Δt.

Указанный технический результат при осуществлении изобретения достигается посредством широкопанорамной автоматизированной сканирующей системы [1], которая осуществляет непрерывное круговое сканирование в диапазоне собственного излучения поля облачности по альмукантарату за время, при котором пространственная структура излучения облачного поля остается неизменной. За это время регистрируется ряд значений энергетической яркости, или радиационной температуры облачного поля через каждый градус, или минуты дуги, то есть определяется высота НГО, однозначно связанной с радиационной температурой. После завершения записи данных угол наклона сканирующего зеркала изменяется, цикл повторяется, регистрируется следующая строка. Через заданное количество строк сканирующее зеркало широкопанорамной автоматизированной сканирующей системы возвращается в исходное начальное положение, цикл повторяется, записывается следующий кадр.The specified technical result during the implementation of the invention is achieved by means of a wide-panoramic automated scanning system [1], which performs continuous circular scanning in the range of the natural radiation of the cloud field by almucantarat during the time at which the spatial structure of the radiation of the cloud field remains unchanged. During this time, a series of values of the energy brightness, or the radiation temperature of the cloud field through each degree, or minutes of the arc are recorded, that is, the height of the NGO is determined, which is unambiguously associated with the radiation temperature. After the data recording is completed, the angle of inclination of the scanning mirror changes, the cycle repeats, the next line is recorded. After a specified number of lines, the scanning mirror of the wide-panoramic automated scanning system returns to its original starting position, the cycle repeats, and the next frame is recorded.

Таким образом, регистрируется набор матриц, где по горизонтали - N значений, а по вертикали - М. Каждое из N*M значений представляет собой конкретную область - изображение в инфракрасной области на небесной сфере. Оценив высоту НГО по значению энергетической яркости радиационной температуры, строится проекция собственного излучения облачности на плоскость (фиг.1). Затем осуществляетсяThus, a set of matrices is recorded, where horizontally - N values, and vertically - M. Each of N * M values represents a specific area - an image in the infrared region on the celestial sphere. Estimating the height of the NGO by the value of the energy brightness of the radiation temperature, the projection of the intrinsic radiation of clouds on the plane is constructed (Fig. 1). Then carried out

формы матрицы для перехода от угловых координат к декартовым координатам (фиг.2). Поскольку изображение проекции облачного поля строится вне зависимости от его реальной высоты, то линейный масштаб отдельной ячейки зависит от конкретной высоты НГО и определяется по формулеthe shape of the matrix for the transition from angular coordinates to Cartesian coordinates (figure 2). Since the image of the projection of the cloud field is built regardless of its real height, the linear scale of an individual cell depends on the specific height of the NGO and is determined by the formula

Figure 00000001
,
Figure 00000001
,

где Ннго - высота НГО (в метрах), Hpxl - условная высота НГО (в пикселях) для построения изображения проекции НГО, А - выбранный размер ячейки (в пикселях).where N ngo is the height of the NGO (in meters), H pxl is the conditional height of the NGO (in pixels) to construct the image of the projection of the NGO, A is the selected cell size (in pixels).

Для определения вектора движения ряда кадров производится попарное сравнение всех соседних кадров, и для каждой пары определяется направление сдвига. Для определения сдвига между матрицами M1 и М2 (фиг.2) вычисляется ряд значений меры различия между матрицей M1 и смещенной матрицей М2. В качестве меры различия используется суммарное значение разностей излучения ячеекTo determine the motion vector of a series of frames, a pairwise comparison of all neighboring frames is performed, and for each pair the direction of the shift is determined. To determine the shift between the matrices M 1 and M 2 (Fig. 2), a series of values of the measure of difference between the matrix M 1 and the displaced matrix M 2 is calculated. As a measure of difference, the total value of the cell radiation differences is used.

Figure 00000002
Figure 00000002

Минимальному значению меры различия соответствует пара значений (Δх,Δу) - наиболее вероятное смещение второго кадра относительно первого.The minimum value of the measure of difference corresponds to a pair of values (Δх, Δу) - the most probable offset of the second frame relative to the first.

Вычислив смещения для всего набора кадров, можно построить ломаную линию, усреднение которой даст вектор движения НГО, на выбранном интервале времени. Координаты вектора (х, у) показывают, что на выбранном интервале времени НГО сместилась от начального положения на х ячеек по оси абсцисс и у ячеек по оси ординат. Перейти к метрическим координатам можно исходя из линейного размера ячейки. Зная интервал времени Δt, в течение которого производились измерения, и координаты вектора (х, у) определяются составляющие скорости Vx и Vy, и затем скорость VBy calculating the displacements for the entire set of frames, it is possible to construct a broken line, averaging which will give the motion vector of the NGO, over a selected time interval. The coordinates of the vector (x, y) show that in the selected time interval, the NGO shifted from the initial position by x cells along the abscissa axis and from cells along the ordinate axis. Go to the metric coordinates based on the linear size of the cell. Knowing the time interval Δt during which measurements were made and the coordinates of the vector (x, y), the components of the velocity V x and V y are determined, and then the velocity V

Figure 00000003
Figure 00000003

и направление движения НГО (угол φ)and the direction of movement of the NGO (angle φ)

Figure 00000004
Figure 00000004

Точность вычисления скорости и направления движения достигается за счет суммирования и усреднения множества отдельных векторов на малых промежутках в реальном масштабе времени.The accuracy of calculating the speed and direction of movement is achieved by summing and averaging the set of individual vectors at small intervals in real time.

Источники информацииInformation sources

1. Патент РФ №2331853, МПК G01J 3/06, изобретение "Устройство распознавания форм облачности".1. Patent of the Russian Federation No. 2331853, IPC G01J 3/06, the invention of "Cloud Pattern Recognition Device".

2. Патент РФ №2321029, МПК G01W 1/00, изобретение "Способ определения высоты, направления и скорости движения нижней границы облачности".2. RF patent №2321029, IPC G01W 1/00, the invention "a Method for determining the height, direction and speed of movement of the lower cloud cover".

Claims (1)

Способ определения направления и скорости движения нижней границы облачности в заданном интервале времени, в котором посредством широкопанорамной автоматизированной сканирующей системы осуществляют сканирование в диапазоне собственного излучения поля облачности, регистрируют набор кадров, которые представляют собой набор матриц, где по горизонтали N значений, а по вертикали - М, и каждое из N·M значений представляет собой конкретную область - изображение в инфракрасной области на небесной сфере, затем осуществляют изменение формы матрицы для перехода от угловых координат к декартовым координатам, производят попарное сравнение всех соседних кадров и для каждой пары определяют направление сдвига, для чего по минимальному значению меры различия между соответствующими матрицами определяют наиболее вероятный сдвиг между кадрами, вычисляют сдвиги для всего набора кадров и строят ломаную линию, усреднение которой дает вектор движения нижней границы облачности в заданном интервале времени, по которому определяют направления и скорости движения нижней границы облачности в заданном интервале времени. A method for determining the direction and speed of movement of the lower cloud cover in a predetermined time interval, in which, by means of a wide-panoramic automated scanning system, a cloud is scanned in the range of the natural radiation of the cloud field, a set of frames is recorded, which are a set of matrices, where there are N values horizontally and vertically M, and each of the N · M values represents a specific area - an image in the infrared region on the celestial sphere, then the shape of the mat is changed To change from angular coordinates to Cartesian coordinates, they make a pairwise comparison of all neighboring frames and determine the direction of shift for each pair, for which, using the minimum value of the measure, the differences between the corresponding matrices determine the most probable shift between frames, calculate the shifts for the entire set of frames, and build a polyline a line, averaging of which gives the motion vector of the lower cloud cover in a given time interval, along which the directions and speeds of the lower cloud cover are determined at a predetermined time interval.
RU2009119462/28A 2009-05-22 2009-05-22 Method of determining direction and speed of cloud base RU2414728C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009119462/28A RU2414728C2 (en) 2009-05-22 2009-05-22 Method of determining direction and speed of cloud base

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2009119462/28A RU2414728C2 (en) 2009-05-22 2009-05-22 Method of determining direction and speed of cloud base

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2009119462A RU2009119462A (en) 2010-11-27
RU2414728C2 true RU2414728C2 (en) 2011-03-20

Family

ID=44053882

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2009119462/28A RU2414728C2 (en) 2009-05-22 2009-05-22 Method of determining direction and speed of cloud base

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2414728C2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2497159C2 (en) * 2011-07-22 2013-10-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Научно-производственное объединение "Тайфун" Method of determining height of cloud base

Also Published As

Publication number Publication date
RU2009119462A (en) 2010-11-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5623347B2 (en) Method and system for measuring shape of reflecting surface
Holland et al. Practical use of video imagery in nearshore oceanographic field studies
CN105222727B (en) Linear array CCD camera imaging plane and the measuring method and system of the workbench depth of parallelism
CN103512579A (en) Map building method based on thermal infrared camera and laser range finder
CN103033147A (en) Structured light 3-dimensional measurement device and measurement method thereof
CN104237868B (en) Multifunctional practical laser radar scanning target
CN103491897A (en) Motion blur compensation
WO2022121562A1 (en) Devices and methods for temperature measurment
ES2757561T3 (en) Live metrology of an object during manufacturing or other operations
CN101702036A (en) Infrared celestial instrument
CN105627948A (en) Large-scale complex curved surface measurement system and application thereof
CN108956101B (en) Device and method for measuring change of visual axis of camera
CN109814126A (en) A mobile planar lidar plant morphology measurement device
CN101608997A (en) Spatial two-dimensional spectral data acquisition device and acquisition method
González-Jorge et al. Single image rectification of thermal images for geometric studies in façade inspections
CN108344751A (en) Plate of material shape defect detecting system and method based on multichannel light source
EP3279864B1 (en) A method for obtaining parameters defining a pixel beam associated with a pixel of an image sensor comprised in an optical device
CN105758400A (en) Extracting method for fixed star sensitive east and west parameters of stationary satellite imaging navigation and registration
CN117152257A (en) Method and device for multidimensional angle calculation of ground monitoring camera
JP6035031B2 (en) Three-dimensional shape measuring device using multiple grids
RU2414728C2 (en) Method of determining direction and speed of cloud base
CN205352322U (en) Large -scale complicated curved surface measurement system
CN109087341A (en) A kind of fusion method of short distance EO-1 hyperion camera and distance measuring sensor
CN102831642A (en) System and method for object surface reconstruction
CN105115443A (en) Horizontal full view angle high precision three-dimensional measuring method based on vision measurement technology