融合雷达数据与地理信息系统的归并算法Word文件下载.docx

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其他的一些利用雷达观测数据的系统,例如,美国的TITAN（ThunderstormIdentification,Track-ing,AnalysisandNowcasting、AN（Auto-Nowcaster及英国的GANDOLF（GeneratingAdvancedNowcastsforDeploy-mentinOperationalLand-surfaceFlood等具有类似的雷达回波的处理机制及应用[2-5]。

这些软件产品能较好地监测灾害

扈海波,陈明轩

HUHaibo,CHENMingxuan

中国气象局北京城市气象研究所,北京100089

InstituteofUrbanMeteorology,ChinaMeteorologicalAdministration,Beijing100089,China

HUHaibo,CHENMingxuan.MergealgorithmoffusingradardataintoGIS.ComputerEngineeringandApplications,2011,47（16:

226-229.

Abstract:

Thepurposeofthealgorithmistoconverttherasterformatsofradardata,whichdon’tconsistofgeographyin-formation,intothevectorelements,sothattheradardatacanberecognized,andtreatedforanalyzinginGIS.Theoperationofthemergescansthematrixofradardatafromlefttoright,anduppertobottomfordisposition.Consideringtheiradjacentpoints’value,pointshavingthesamerank-valuearemergedintoanirregularpolygon.Afterthisprocedure,notonlythedis-playandprocessionofradardataareacceleratedgreatly,butalsothespatialanalysisofobservedradardataoverlappedwiththeobjectsofpoints,linesandevenpolygonsareaccessiblewiththehelpofGISoperator.Bytheend,theapplicationdemonstratestheprecisionofthemergeoperator,whichdoesn’tcauseanydistortioninspatialform,andtheprocessionisperformedpromptly,apttothemeteorologicalmonitoringandpre-warningserviceinurbanarea.Itcanbedrawnthatbeingthevectorformatofradardata,someusefulfunctions,whichcanbedevelopeduponthespatialanalysisandstatistics,aremorepowerfulthanthosewiththeoriginaldataformat.

Keywords:

fusionofradardata;

mergealgorithm;

spatialanalysis

摘要:

融合算法将“不具备完整地理信息”的雷达栅格数据转换为能被GIS平台显示、处理及分析的矢量面几何体。

算法从左到右、从上到下扫描雷达栅格矩阵,以相邻点的回波等级分布情况作为网格区域归并的判断依据,处理“左右一致”、

“左右、上下一致”、

“左右、左上、上下一致”、

“左右、上下一致,而左上不一致（岛”等的相邻栅格点情况,最终将大量的规则雷达栅格数据点归并为数量较少的不规则矢量面,从而提高雷达数据的显示、处理速度,并能借助GIS空间算子的操作,实现与空间点、线、面地物的空间统计分析。

实验分析结果显示融合结果正确,对雷达观测的原始结果值在空间上不产生形变;

算法处理速度较快,能满足实际应用的要求。

而针对雷达矢量面数据空间分析及计算的检验结果表明雷达栅格数据在转换为矢量格式后确实能完成在原始数据格式下很难,甚至无法完成的空间统计分析功能。

关键词:

雷达数据融合;

归并算法;

空间分析

DOI:

10.3778/j.issn.1002-8331.2011.16.068文章编号:

1002-8331（201116-0226-04文献标识码:

A中图分类号:

TP391

基金项目:

北京市科技计划项目（No.Z07000100730701;

北京市优秀人才项目（No.20071D0200800059。

作者简介:

扈海波（1970—,男,博士,

收稿日期:

2009-04-01;

修回日期:

2009-06-04226

2011,47（16

性天气的变化,只是没有集成基础地理信息数据,对复杂地表

状况的城市地区空间范围内的灾害性天气系统无法即刻得出

准确的图形化空间圈定和定量估算。

对一些重大活动场所及

重点目标物的气象安全保障服务,许多测定工作仍然需要人

工判断及处理,这无疑延缓了信息及时准确的发布及有效利

用。

当然,也有一些可以变通的作法,比如悉尼奥运会期间采

取的专门场馆预报[5],就对固定场馆的地理位置预先做了标

定,这种方法能满足一些重大活动的临时性应急要求,但对城

市气象安全防范则意义不大。

鉴于目前的灾害性天气监测及预警技术中存在的上述不

足,提出采用空间数据融合手段及方法,结合空间信息和新一

代雷达技术的长处,开发既能体现雷达资料的高时间分辨率

特征,又能适用于空间定位分析及模型演算的融合雷达与地

理信息的基本算法。

文献[7]利用Surfer将栅格形式的雷达图

像提取成能被地理信息平台使用的矢量图层,这种方法通过

第三方软件,经多道手工流程完成作业。

Surfer的栅格矢量线

提取是基于“脱皮”算法,但类似“脱皮”等一系列算法无法满

足数据融合对“雷达回波”空间形态及几何精度的要求。

因

此,从底层实现融合算法,才是完成雷达数据在GIS平台上互

操作的关键,并最终在空间分析及应用上得到GIS算子支持,

才能真正满足系统业务化应用的要求,诸如实现在空间分析

技术支持下的灾害监测及预警功能。

1核心算法原理及实现

1.1算法目标

算法是将不具备“完整地理信息”的雷达数据融合到对空间信息有严格要求的GIS系统中,此类信息包括空间定位、空间体拓扑、地图投影及可供空间计算操作的空间关系描述。

雷达数据融合后,可对实时探测的数据按空间数据操作的规范进行空间统计分析及数值演算。

将雷达数据融合进地理信息系统,能在空间算子（spatialoperator的支持下,比较精确地推算出灾害性天气,比如雷暴、冰雹、大风及雪凝等对城市地区,尤其是人口比较集中、经济实体聚集的大都市区的冲击及影响情况;

在短时临近预报技术的支持下,能测算高影响天气对某一固定地点的影响从几点几分开始,到几点几分结束,影响的时间及空间强度有多大,并结合地表特征（人口、经济、自然状况,判断出是否会引发灾害事件,成灾的几率、影响面及损失有多大,等等。

1.2算法选型

雷达数据的存储格式是大数组排列的栅格数据。

融合的最终目的是将栅格格式的数据转化为能参与空间运算的矢量面几何体。

雷达数据在显示上按分段（范围回波值设置分级区域,以分级色带标识,这种需求在GIS平台中以面专题的形式来表现。

将雷达栅格转换为矢量面,从功能上保证原有的显示方式、数值精度和结果不发生大的变化,同时将原有的阵列数据转换为具有空间数据互操作能力的空间矢量体,达到空间融合的目的,并便于空间统计分析。

普通融合流程是将“栅格数据单空间网格化”,即将单栅格点转成单个水平宽（东西方向、垂直高（南北的网格,网格中心为栅格点的原点,网格为一正方形区域,它与栅格点的对应关系见图1。

转换的结果是每个栅格点对应一个正方形网格,由于是一一对应的关系,

这种融合方案是有缺陷的,原因在于:

（1雷达数据的单图大小（行列,以单机多普勒雷达探测距离,按1×

1千米的分辨率测算,一般可达到300×

300的栅格点大小,如果是多个雷达拼图,其栅格点甚至可达到600×

600的程度,比如实验分析选用的“北京-塘沽-石家庄”雷达拼图。

如此大的数据,依照“单网格化”设计,将生成至少90000个网格点（300×

300,任何地理信息平台在生成9万个正方形面时,非常耗费机时,即使“去除”没有回波值的栅格点,其生成正方形网格的数量仍然可观,例如,经测试程序验证,利用地理信息系统开发组件初始化1千个正方形网格,大约需10秒,而一般强天气中的雷达回波,以