基于光流技术结合气象雷达图像的静止降水区域检测

《IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters》：Stationary Precipitation Area Detection Using the Optical Flow Technique with Weather Radar Images

　　

摘要：

及时检测出持续性的强降水对于减轻山洪灾害至关重要，但传统方法往往依赖预报员的主观判断或简单的阈值，这可能导致偏差和不准确性。为克服这些局限，本研究了一种新算法——基于光流技术的持续性降水区域检测法（SPOT）。SPOT的创新之处在于它将降水强度与其运动特性相结合。与传统分别分析这两种因素的方法不同，SPOT引入了由光流运动矢量得出的“缓慢度因子”。该能够动态调整雷达反射率的权重，这一独特方法既能有效保留来自强而移动缓慢的降水回波的危险信号，又能抑制来自移动较快的系统的信号。通过将强度和系统停滞程度综合为一个客观指标，SPOT为灾害检测提供了更具物理意义的基础。为验证其性能，SPOT被应用于韩国两次严重的强降雨事件，结果显示其性能优异，F1值为0.77，关键成功指数为.63，且误报率一直较低。这些结果表明，SPOT有望成为一种可靠且客观的工具，用于早期检测由持续性降水引发的危险降雨。